LLM微调时学习率衰减策略踩坑记录

在大模型微调过程中，学习率衰减策略的选择直接影响模型收敛速度和最终性能。最近在实践过程中遇到了一些问题，特此记录。

问题描述

在使用Llama2-7B模型进行下游任务微调时，采用线性衰减策略后发现训练初期loss下降缓慢，且最终效果不如预期。

复现步骤

准备数据集和模型权重

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")

设置训练配置

from transformers import TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    learning_rate=1e-5,
    num_train_epochs=3,
    warmup_steps=100,
    lr_scheduler_type="linear",
    logging_steps=10,
    save_steps=50,
)

执行训练后发现loss收敛缓慢

解决方案

经过分析，问题在于线性衰减起点过低。改为余弦衰减策略并调整参数：

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    learning_rate=2e-5,
    num_train_epochs=3,
    warmup_steps=500,
    lr_scheduler_type="cosine",
    logging_steps=10,
    save_steps=50,
)

总结

在大模型微调中，学习率衰减策略需要根据具体任务和数据集进行调优。建议优先尝试余弦衰减，并合理设置warmup步数。

本记录仅用于技术交流，请勿用于任何恶意用途。

ShortStar · 2026-01-08T10:24:58

踩坑了！线性衰减确实容易让初期loss卡住，换成cosine后收敛快很多，建议先试试lr=2e-5+warmup=500。

BitterFiona · 2026-01-08T10:24:58

别小看学习率调度器，我之前用linear结果训练半天都没啥提升，调成cosine+适当warmup才起飞。

WiseBronze · 2026-01-08T10:24:58

余弦衰减比线性好太多，尤其是大模型微调，建议把warmup设到总step的10%左右，效果明显。

Xavier26 · 2026-01-08T10:24:58

经验之谈：不要盲目照搬论文设置，Llama2微调时我试了多个scheduler，cosine+高一点的lr最稳

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