微调大模型时如何选择合适的学习率？

Question

在微调大模型时，如何选择合适的学习率是一个关键问题。学习率过高可能导致模型发散，过低则会使训练过程缓慢且容易陷入局部最优。常见的技术挑战包括：不同任务和数据集对学习率敏感度各异；预训练模型参数量庞大，需平衡迁移学习中的稳定与效率；以及如何结合Warm-up、余弦退火等策略调整学习率。此外，在微调过程中，如何通过学习率范围测试（Learning Rate Range Test）或观察损失曲线动态调整学习率，也是需要重点关注的实践技巧。如何科学地设定初始学习率并制定调度策略，从而实现最佳性能？

Answer 1

1. 初步理解学习率的作用与挑战

在微调大模型时，学习率是影响模型收敛速度和最终性能的关键参数。学习率过高可能导致损失函数值剧烈波动甚至发散，而过低则会导致训练过程过于缓慢，难以达到全局最优解。

不同任务和数据集对学习率的敏感度各不相同。例如，图像分类任务可能需要相对较高的初始学习率，而自然语言处理任务可能更倾向于较低的学习率。此外，预训练模型参数量庞大，如何在迁移学习中平衡稳定性和效率也是一个重要问题。

• 学习率过高：模型参数更新幅度过大，导致损失函数无法收敛。
• 学习率过低：训练时间显著增加，容易陷入局部最优。
• 不同任务和数据集：需要针对具体场景调整学习率策略。

2. 学习率调度策略的常见方法

为了更好地控制学习率的变化，业界提出了多种学习率调度策略，如Warm-up、余弦退火（Cosine Annealing）等。Warm-up策略通过在训练初期逐步增加学习率，帮助模型更快地适应新任务；余弦退火则通过周期性降低学习率，使模型在后期能够更精细地优化。

调度策略	适用场景	优点
Warm-up	大规模预训练模型微调	避免训练初期梯度爆炸
余弦退火	需要长期稳定优化的任务	减少震荡，提升精度

结合上述策略，可以制定更加灵活的学习率调整方案。

3. 学习率范围测试与动态调整

学习率范围测试（Learning Rate Range Test, LRRT）是一种用于寻找最佳学习率范围的有效方法。其核心思想是从一个较低的学习率开始，逐渐增加到较高的值，并记录损失曲线的变化。通过观察损失曲线的拐点，可以确定适合当前任务的最佳学习率区间。

# 示例代码：使用LRRT进行学习率搜索
def lr_range_test(model, optimizer, dataloader):
    lr_min, lr_max = 1e-6, 1e-1
    losses, lrs = [], []
    for batch in dataloader:
        for param_group in optimizer.param_groups:
            param_group['lr'] = lr_min * (lr_max / lr_min) ** (len(lrs) / len(dataloader))
        output = model(batch)
        loss = compute_loss(output)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
        losses.append(loss.item())
        lrs.append(optimizer.param_groups[0]['lr'])
    return lrs, losses
    

除了LRRT，还可以通过观察损失曲线的平滑程度动态调整学习率。如果损失曲线出现剧烈波动，可能是学习率过高；如果曲线变化过于缓慢，则可能需要提高学习率。

4. 科学设定初始学习率与综合策略

科学设定初始学习率通常需要结合经验值和实验结果。以下是一个推荐的流程：

1. 根据任务类型和模型规模选择一个合理的初始学习率范围（如1e-5至1e-3）。
2. 使用LRRT或网格搜索进一步缩小最佳学习率范围。
3. 结合Warm-up和余弦退火等策略设计完整的调度计划。

以下是基于上述步骤的学习率调整流程图：

graph TD;
            A[设定初始学习率] --> B{是否使用LRRT};
            B --是--> C[执行LRRT];
            B --否--> D[手动调整];
            C --> E[结合调度策略];
            D --> E;
            E --> F[开始训练];

通过以上方法，可以有效应对微调大模型时学习率选择的复杂性，从而实现最佳性能。