LLaMA2微调时模型收敛速度慢的优化方法

在LLaMA2模型微调过程中，收敛速度慢是一个常见问题，尤其在小数据集或特定任务上更为明显。本文将从多个维度分析并提供可复现的优化方法。

1. 学习率调整策略

默认的学习率设置往往不适合所有场景。建议使用学习率预热（warmup）策略，并根据验证集表现动态调整：

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

# 设置warmup_steps和总训练steps
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=total_steps
)

2. 梯度裁剪与优化器选择

使用AdamW优化器时，适当调整梯度裁剪阈值可显著提升稳定性：

# 在训练循环中添加梯度裁剪
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

3. 数据增强与采样策略

对于小样本场景，可以采用回译、同义词替换等方法增加数据多样性。同时，使用加权采样确保各类样本均衡：

from torch.utils.data import WeightedRandomSampler

# 计算样本权重并应用
weights = [1.0/len(class_labels) for _ in dataset]
sampler = WeightedRandomSampler(weights, len(dataset), replacement=True)

4. 模型结构微调

针对LLaMA2，建议冻结部分层（如前8层），只微调后端层：

# 冻结前几层参数
for param in model.base_model.model.layers[:8].parameters():
    param.requires_grad = False

5. 训练策略对比

通过以上方法组合使用，通常可将收敛时间缩短30-50%。建议在验证集上逐步调优参数。