大模型微调中学习率调度策略对收敛速度影响

在大模型微调实践中，学习率调度策略对收敛速度的影响不容忽视。本文基于实际部署经验，分享一个可复现的优化方案。

实际场景

在部署Qwen-7B模型进行下游任务微调时，我们观察到不同学习率调度策略对收敛速度存在显著差异。初始使用固定学习率0.0001，训练10个epoch后收敛缓慢，损失值下降至0.3附近便停滞。

优化方案

采用余弦退火+Warmup的组合策略：

from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup

# 设置参数
num_training_steps = len(train_dataloader) * num_epochs
num_warmup_steps = int(num_training_steps * 0.1)

# 创建调度器
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    optimizer=optimizer,
    num_warmup_steps=num_warmup_steps,
    num_training_steps=num_training_steps
)

实验对比

关键优化点

1. Warmup阶段：前10%的训练步数使用线性增长学习率，避免初始阶段梯度爆炸
2. 余弦退火：后期平滑下降，保持模型稳定收敛
3. 可调参数：根据数据集大小调整warmup比例和衰减周期

复现步骤

1. 准备训练数据和优化器
2. 设置num_warmup_steps为总步数的10%
3. 使用get_cosine_schedule_with_warmup创建调度器
4. 在训练循环中调用scheduler.step()

该方案已在多个下游任务中验证有效，建议根据具体场景调整参数比例。