超参调优：优化器动量参数对训练效率的影响

在分布式大模型训练中，优化器动量参数对训练效率的影响往往被低估。本文通过实际案例分享调优经验。

现象观察 在训练LLaMA-7B模型时，发现不同动量值对收敛速度差异显著。当动量设置为0.9时，训练初期loss下降迅速但后期波动较大；而动量0.95则表现出更稳定的收敛趋势。

调优步骤

1. 基准测试：固定学习率0.0001，分别测试动量0.85、0.9、0.95、0.99
2. 监控指标：记录每epoch的loss变化和GPU利用率
3. 复现验证：在4卡A100环境中重复实验，确保结果可复现

代码示例

# 优化器配置
optimizer = torch.optim.AdamW(
    model.parameters(),
    lr=0.0001,
    betas=(0.9, 0.999),  # 这里调整动量参数
    weight_decay=0.01
)

经验总结 对于大规模训练，建议将动量设置在0.95-0.98区间，既能保证训练稳定性，又能维持较高效率。此调优方法已在多个模型中验证有效。