LLM微调时学习率调度策略踩坑记录
最近在进行大模型微调项目时，遇到了一个关于学习率调度的问题，特此记录以供后续参考。
问题描述
在使用HuggingFace Transformers库对LLaMA模型进行微调时，最初设置了一个线性衰减的学习率调度器。然而，在训练过程中发现模型在前几个epoch表现良好，但随后开始出现明显的性能下降现象，尤其是在验证集上的损失开始震荡。
复现步骤
- 使用以下代码初始化学习率调度器：
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
optimizer=optimizer,
num_training_steps=num_training_steps,
num_warmup_steps=1000
)
- 在训练循环中调用：
for epoch in range(epochs):
for batch in dataloader:
# 前向传播
outputs = model(**batch)
loss = outputs.loss
# 反向传播
loss.backward()
optimizer.step()
scheduler.step() # 这里调用学习率调度器
踩坑分析
通过对比实验发现，当使用固定的高学习率时，模型在训练初期表现很好，但在后期出现了严重的过拟合现象。进一步查阅文档后发现，在微调大型语言模型时，线性衰减可能过于激进。建议尝试余弦退火调度器：
from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
optimizer=optimizer,
num_training_steps=num_training_steps,
num_warmup_steps=1000
)
结论
在大模型微调中，学习率调度策略选择至关重要。建议根据具体任务调整调度器类型，并通过早停机制避免过拟合。
安全提醒：本实验仅用于学术研究和安全测试目的，请勿用于恶意攻击场景。
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