大模型微调过程中的学习率调整策略

大模型微调过程中的学习率调整策略

在大模型微调实践中，学习率调整策略直接决定了微调效果和收敛速度。本文基于实际部署经验，分享几个关键的调参技巧。

常见问题

我曾遇到一个典型问题：使用固定学习率0.001进行Llama3微调时，模型在前几个epoch就出现过拟合现象，loss不降反升。经过分析发现，这个学习率对大模型来说过高了。

实际调参策略

1. 线性衰减策略

# 基于epoch的线性衰减
def linear_decay_lr(initial_lr, epoch, total_epochs):
    return initial_lr * (1 - epoch / total_epochs)

2. 余弦退火策略

import math

def cosine_decay_lr(initial_lr, epoch, total_epochs):
    return initial_lr * (1 + math.cos(math.pi * epoch / total_epochs)) / 2)

3. 分段学习率

针对不同层采用不同学习率：

• Embedding层：0.0001
• Transformer层：0.0005
• Output层：0.001

实际部署建议

在生产环境中，建议使用warmup + cosine decay组合策略。具体配置：

• warmup epochs: 2
• total epochs: 10
• initial lr: 1e-4
• 最终lr: 1e-6

这种策略既保证了初期充分训练，又避免了后期过拟合。在实际部署中，我观察到该策略能够将验证集loss稳定降低约30%。

踩坑提醒

避免使用过高的初始学习率，特别是微调大模型时，通常建议从1e-5到1e-4范围开始尝试。