Какие чекапы делать при выборе learning rate для SFT LLM?

При выборе learning rate для SFT (Supervised Fine-Tuning) больших языковых моделей (LLM) важно провести несколько проверок, чтобы избежать переобучения или слишком медленного обучения:

• Мониторинг потерь (loss): Следите за динамикой функции потерь на тренировочных и валидационных данных. Если loss не уменьшается или колеблется, learning rate может быть слишком высоким.

• Проверка стабильности обучения: Слишком большой learning rate может привести к расходимости или скачкам в loss. Если обучение нестабильно, уменьшите learning rate.

• Скорость сходимости: Если learning rate слишком мал, обучение будет очень медленным. Нужно найти баланс между скоростью и стабильностью.

• Использование learning rate scheduler: Часто применяют адаптивные методы или планировщики, которые уменьшают learning rate по мере обучения.

• Тестирование на небольшом подмножестве: Перед полной тренировкой попробуйте разные значения learning rate на небольшой части данных, чтобы быстро оценить поведение.

• Сравнение с базовыми значениями: Начинайте с рекомендованных значений для конкретной модели и задачи, например, 1e-5 или 5e-5, и корректируйте по результатам.

• Отслеживание метрик качества: Помимо loss, смотрите на метрики качества (например, точность, F1), чтобы убедиться, что модель действительно улучшается.

Пример настройки learning rate в PyTorch:

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=5e-5)

# Можно использовать scheduler
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1000, gamma=0.1)

for epoch in range(num_epochs):
    train()
    validate()
    scheduler.step()

Таким образом, выбор learning rate — это баланс между скоростью обучения и стабильностью, который достигается через мониторинг и эксперименты.