大模型微调策略对比：不同优化器效果分析

大模型微调策略对比：不同优化器效果分析

在大模型微调实践中，优化器选择直接影响训练效率和最终性能。本文通过实际实验对比了Adam、AdamW、SGD等主流优化器在相同任务下的表现。

实验设置

我们使用Llama2-7B模型，在GLUE数据集上进行下游任务微调。配置如下：

• 学习率：1e-5
• 批次大小：8
• 训练轮数：3轮
• 优化器类型：Adam、AdamW、SGD

核心代码实现

# 优化器配置示例
optimizers = {
    'adam': torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5),
    'adamw': torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5),
    'sgd': torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-5, momentum=0.9)
}

实验结果分析

通过对比发现，AdamW在收敛速度和最终精度上表现最佳，SGD虽然训练时间较长但稳定性更强。实际部署中建议根据资源约束选择：

• 高性能环境优先考虑AdamW
• 资源受限场景可选用SGD配合学习率调度

实践建议

1. 优化器选择应结合具体业务场景和硬件条件
2. 建议在正式部署前进行小规模预实验验证
3. 配合学习率调度策略能显著提升效果

该对比分析为架构师在大模型系统设计时提供优化器选型参考。