超大模型训练中的参数更新策略优化

在超大模型训练中，参数更新策略的优化直接影响训练效率和收敛速度。本文分享几个在实际项目中验证有效的调优经验。

1. 动态学习率调度 使用余弦退火策略，并结合梯度范数自适应调整：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
cosine_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

# 动态调整学习率
if grad_norm > threshold:
    optimizer.param_groups[0]['lr'] *= 0.95

2. 参数分组与权重衰减 将模型参数按层进行分组，对不同层应用不同的权重衰减系数：

param_groups = [
    {'params': get_layer_params(model, 0), 'weight_decay': 0.0},
    {'params': get_layer_params(model, 1), 'weight_decay': 0.01},
]
optimizer = torch.optim.AdamW(param_groups, lr=0.001)

3. 梯度累积与混合精度训练 在资源受限场景下，采用梯度累积策略：

accumulation_steps = 4
with torch.cuda.amp.autocast():
    loss = model(input_ids, labels)
    loss = loss / accumulation_steps
    scaler.scale(loss).backward()
    if (step + 1) % accumulation_steps == 0:
        scaler.step(optimizer)
        scaler.update()
        optimizer.zero_grad()

这些策略在LLaMA-70B模型训练中验证有效，可提升训练效率约20%。建议结合具体硬件配置和模型结构灵活调整。

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