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根据日志优化微调

article 2024/10/21 20:38:44

根据日志内容和之前的交流，我将对当前训练状态进行分析，并提供进一步的优化建议，以帮助您提升LORA微调的效果。

当前训练日志分析

100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋| 28660/28725 [14:23:35<04:51,  4.48s/it]
10/19/2024 10:29:10 - INFO - llamafactory.extras.callbacks - {'loss': 1.0731, 'learning_rate': 8.6360e-10, 'epoch': 4.99, 'throughput': 1741.74}

损失值（Loss）:
- 当前损失：1.0731
- 分析：损失值的意义取决于具体的任务和损失函数类型。对于典型的语言模型微调，损失值通常在0.5到2之间波动。当前的损失值显示模型在训练过程中有一定的学习，但尚无法确定是否达到满意的收敛程度。
学习率（Learning Rate）:
- 当前学习率：8.6360e-10
- 分析：学习率已经衰减到了极低的水平（接近于0）。这种情况通常出现在使用余弦学习率调度器（cosine scheduler）时训练接近尾声。过低的学习率可能导致模型无法进一步优化，甚至可能停止有效学习。
训练轮次（Epoch）:
- 当前轮次：4.99（接近5轮）
- 分析：训练了近5个完整的轮次。是否足够取决于数据量、模型复杂度和任务难度。
吞吐量（Throughput）:
- 当前吞吐量：1741.74（假设为 tokens/s）
- 分析：吞吐量显示训练的效率，较高的吞吐量有助于加快训练速度，但需平衡与模型性能的关系。

存在的问题

学习率过低：
- 当前学习率已降至8.6360e-10，可能导致模型无法有效学习和优化。
损失下降缓慢：
- 如果损失值在训练过程中没有显著下降，可能表明模型未能有效学习训练数据中的模式。
训练数据量或多样性不足：
- 之前提到的“天优218”的问答对可能在训练数据中占比过小，导致模型无法充分记忆和应用这些特定信息。

优化建议

1. 调整学习率调度器

问题：余弦学习率调度器可能在训练早期过快降低学习率，导致后期学习率过低，影响模型优化。
建议：
- 延长学习率调度周期：增加调度器的周期，使学习率在更多轮次内缓慢下降。例如，调整调度器的 T_max 参数，使其覆盖更多的训练轮次。
- 使用其他调度器：考虑使用线性衰减（linear decay）或分段学习率调度器（step scheduler），以更好地控制学习率的下降速度。

2. 增加训练轮次

问题：当前训练接近5轮，可能不足以让模型充分学习特定任务。
建议：
- 增加训练轮次：将训练轮次增加到10轮或更多，观察损失值是否持续下降。
- 监控验证集：确保在增加轮次的同时，使用验证集监控模型性能，防止过拟合。

3. 增强训练数据

问题：训练数据中关于“天优218”的问答对可能不足，导致模型未能有效记忆和应用这些特定信息。

建议：

扩展问答对：增加更多关于“天优218”的多样化问答对，确保覆盖不同的提问方式和表述。例如：

问：天优218的水稻品种审定编号是什么？
答：天优218的水稻品种审定编号是苏审稻200404。

问：苏审稻200404对应哪个水稻品种？
答：苏审稻200404对应的水稻品种是天优218。

问：请提供天优218水稻的审定编号。
答：天优218水稻的审定编号是苏审稻200404。

数据多样性：确保问答对涵盖不同的问法和上下文，增强模型的泛化能力。

4. 微调超参数优化

学习率：
- 调整初始学习率：如果继续使用余弦调度器，考虑略微降低初始学习率，例如从5e-5降至3e-5，以延缓学习率的快速下降。
梯度累计步数：
- 评估梯度累计效果：确保梯度累计步数（8）适合您的显存和训练需求。根据实际情况，可以适当调整以优化训练效果。
LORA参数：
- Rank 和 Alpha：调整LORA的 rank 和 alpha 参数，以找到最佳配置。例如，尝试 rank=16 或 rank=32，并相应调整 alpha 值。