大规模语言模型训练中的优化器调优

大规模语言模型训练中的优化器调优

在大规模语言模型训练中，优化器的选择与调优直接影响模型收敛速度和最终性能。本文分享一个可复现的调优流程。

1. 核心调优策略

以AdamW为例，关键参数包括：

• 学习率 (lr)
• 权重衰减 (weight_decay)
• 预热步数 (warmup_steps)

2. 实际调优步骤

# 调优示例代码
from transformers import AdamW

# 初始化优化器
optimizer = AdamW(
    model.parameters(),
    lr=5e-5,
    weight_decay=0.01,
    eps=1e-8
)

# 预热策略
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=total_steps
)

3. 性能监控点

• 梯度范数变化
• 学习率衰减曲线
• 损失函数收敛趋势

4. 实际部署建议

对于超大规模模型，建议采用梯度累积策略配合混合精度训练，同时使用分布式优化器如FusedAdam来提升训练效率。

通过上述方法，可在保证模型性能的前提下显著提升训练效率。