在LLM微调过程中，学习率衰减策略的选择直接影响模型收敛效果和最终性能。本文通过对比不同衰减策略的实验结果，帮助安全工程师更好地理解并选择合适的策略。
实验环境
- 模型：Llama2-7B
- 数据集：对抗性样本数据集
- 训练框架：HuggingFace Transformers
常见衰减策略对比
- 线性衰减（Linear Decay）
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
optimizer, num_warmup_steps=1000, num_training_steps=10000
)
- 余弦衰减（Cosine Decay）
from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
optimizer, num_warmup_steps=1000, num_training_steps=10000
)
- 指数衰减（Exponential Decay）
from transformers import get_exponential_decay_schedule
scheduler = get_exponential_decay_schedule(optimizer, decay_rate=0.95)
踩坑总结：线性衰减容易导致后期学习率过低，影响收敛；余弦衰减在稳定期表现更优，但需要调整warmup步数；指数衰减适合快速收敛场景但可能过早停止。建议结合具体任务特征选择策略。
安全测试中应关注模型在不同衰减策略下的鲁棒性，避免因参数设置不当导致的安全隐患。
讨论