大语言模型微调中的学习率调度方法

在大语言模型微调实践中，学习率调度策略直接影响模型收敛速度和最终性能。本文基于实际部署经验，分享几种有效的调度方法。

1. 线性衰减调度 适用于需要稳定训练的场景：

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=num_epochs * num_steps_per_epoch
)

2. 余弦退火调度 对于追求最优收敛效果的场景：

from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=500,
    num_training_steps=num_epochs * num_steps_per_epoch,
    num_cycles=0.5
)

3. 自适应调度 结合验证集性能动态调整：

# 在训练循环中监控验证损失
if val_loss < best_val_loss:
    best_val_loss = val_loss
    patience_counter = 0
else:
    patience_counter += 1
    if patience_counter > patience:
        current_lr *= 0.5
        optimizer.param_groups[0]['lr'] = current_lr

实际建议：优先尝试线性衰减+预热，验证集性能稳定后可考虑余弦退火。调度策略应与batch size、模型规模相匹配。