大语言模型微调中的梯度更新策略

大语言模型微调中的梯度更新策略

在大语言模型微调实践中，梯度更新策略直接影响训练效率和最终性能。本文分享几种实用的梯度更新策略及其实现方案。

1. 梯度裁剪策略

# PyTorch实现示例
import torch

# 梯度裁剪
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
# 或者使用梯度裁剪范围
torch.nn.utils.clip_grad_value_(model.parameters(), clip_value=0.5)

2. 自适应学习率策略

# 使用AdamW优化器配合学习率调度
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=total_steps
)

3. 分层学习率策略

在实际部署中，我们通常采用分层学习率策略：

• Embedding层：低学习率(1e-5)
• Transformer层：逐层递减
• Output层：中等学习率(5e-5)

# 实现示例
param_groups = [
    {'params': model.embedding.parameters(), 'lr': 1e-5},
    {'params': model.transformer.parameters(), 'lr': 5e-5},
    {'params': model.output.parameters(), 'lr': 5e-5}
]
optimizer = torch.optim.AdamW(param_groups)

实践建议

1. 建议在训练初期使用较小的梯度裁剪阈值，避免梯度爆炸
2. 结合学习率预热和衰减策略，提升收敛稳定性
3. 根据实际硬件资源调整批处理大小与学习率比例

这些策略已在多个大模型微调项目中验证有效，可根据具体场景进行参数调整。