LLM微调过程中学习率设置技巧分享

在LLM微调过程中，学习率的设置是影响模型性能的关键因素之一。本文将分享一些实用的学习率设置技巧，并提供可复现的实验步骤。

学习率的重要性

学习率决定了模型参数更新的步长。过高的学习率可能导致训练不稳定甚至发散，而过低的学习率则会显著增加训练时间。

实验设置

我们使用Hugging Face的Transformers库进行实验，基于Llama-2-7b模型进行微调。

from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    learning_rate=1e-5,
    per_device_train_batch_size=4,
    num_train_epochs=3,
    logging_dir="./logs",
)

学习率设置技巧

1. 使用学习率预热（Warmup）

training_args = TrainingArguments(
    learning_rate=5e-5,
    warmup_steps=1000,
    warmup_strategy="linear",
)

2. 学习率衰减策略

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

# 设置学习率调度器
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=total_steps
)

3. 分层学习率设置

对于大模型微调，建议对不同层使用不同的学习率。

# 针对不同层设置不同学习率
model.gradient_checkpointing_enable()

测试建议

1. 从基础学习率1e-5开始尝试
2. 观察训练损失曲线
3. 根据验证集性能调整
4. 建议使用TensorBoard监控训练过程

这些技巧可有效提高微调效率，同时避免过拟合问题。