二次预训练阶段全参微调,损失曲线是否正常，如何优化

[Shame-fight]

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System Info

llamafactory== 0.9.1.dev0

Reproduction

model

model_name_or_path: /nanshu_data/jgx/LLM_Model/Qwen/Qwen2___5-0___5B

method

stage: pt
do_train: true
finetuning_type: full
deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_config.json

dataset

dataset: yingji_pt,CCI3_2w,refineweb,wiki_en,wiki_ch_6k,alpha_gpt4,BELLE
template: default
cutoff_len: 1024
max_samples: 200000
overwrite_cache: true
preprocessing_num_workers: 16

output

output_dir: saves/qwen2.5-0.5b/full/pt
logging_steps: 10
save_steps: 1000
plot_loss: true
overwrite_output_dir: true

train

per_device_train_batch_size: 2
gradient_accumulation_steps: 4
learning_rate: 1.0e-5
num_train_epochs: 4.0
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
bf16: true
ddp_timeout: 180000000

eval

val_size: 0.05
per_device_eval_batch_size: 1
eval_strategy: steps
eval_steps: 1000

Expected behavior

预训练阶段train loss阶梯式下降，eval loss先下降后上升，是否正常。5000个step后出现过拟合？请问是否需要继续预训练，如何改进。指令监督微调应该选择多少step的二次预训练模型

Others

No response

[aHumbleblackcat]

您好，我也遇到了类似问题，方便加个联系方式交流一下吗！vx：18923400893

[1ighter]

+1

[WangChaoYangAm]

请问现在有结论了吗

[1ighter]

浅浅的问了一下几个ai助手，得到的结论大部分和数据重复以及学习率调度器相关，参考下deepseek的回答，但是我没找到对应的文章分析，后续有大佬找到对应的文章可以踢我一下，下面是deepseek-r1的回答：

根据你的描述，使用**余弦退火学习率调度器（cosine）和10%热身比率（warmup_ratio）**可能导致训练过程中出现以下现象：

---

1. 现象分析

• epoch内波动小：余弦退火会在每个周期内平滑衰减学习率（从初始值到接近0），配合warmup阶段，可能导致epoch内学习率变化平缓，模型参数更新幅度稳定，因此loss波动小。
• epoch间阶梯式下降：余弦退火在每个epoch结束后会重置学习率到初始值（或周期结束时的值），导致每个新epoch开始时学习率较高，模型参数更新幅度突然增大，触发loss的“跳跃式”下降。

---

2. 是否影响模型效果？

• 可能的影响：
  • 优点：阶梯式下降可能帮助模型跳出局部极小值，提升泛化能力。
  • 风险：若阶梯下降后loss无法进一步收敛（如后期震荡），可能影响模型最终性能。
  • 实际影响需验证：建议监控验证集loss和下游任务指标，若最终收敛稳定且效果达标，则无需调整。

---

3. 参数调整建议

方案一：调整学习率调度器

调度器类型	特点	适用场景
余弦退火+重启 (cosine_with_restarts)	每个周期结束后重启学习率，周期数可调	增强跳出局部最优能力
线性衰减 (linear)	学习率线性衰减至最低值	简单稳定，适合长训练
带热身的常数学习率	固定学习率 + 热身阶段	超参数敏感，需精细调参

方案二：调整热身比例

• 增加warmup_ratio（如0.2~0.3）：延长学习率上升阶段，缓解初始阶段的高学习率冲击。
• 降低warmup_ratio（如0.05）：缩短热身时间，加速进入衰减阶段。

方案三：调整学习率范围

• 降低最大学习率：例如从5e-4降至3e-4，避免周期重启时参数更新过大。
• 提高最小学习率：防止学习率衰减至接近0，保持后期微调能力。

---

4. 实验验证建议

1. 固定其他参数，仅调整调度器：

   • 尝试cosine_with_restarts（周期数设为3~5），观察loss收敛是否更平滑。
   • 对比linear调度器，验证阶梯下降是否由余弦重启引起。

2. 监控验证集指标：

   • 若验证集loss与训练集同步下降，说明模型在有效学习。
   • 若验证集loss震荡或上升，可能是过拟合或学习率过高。

3. 下游任务验证：

   • 最终模型效果应以实际任务（如文本生成、分类）的指标为准，而非单纯依赖train_loss形态。

---

总结

• 当前参数组合合理：余弦退火配合warmup是常用配置，阶梯式下降可能是正常现象。
• 调整方向：若验证集效果不佳，优先尝试cosine_with_restarts或延长warmup阶段；若效果稳定，则无需修改。

[1ighter]

另一种解释就是模型在每个epoch结束后学完了之前全部的样本信息，下一个epoch开始重新开始学习，类似于推荐模型中的one-epoch现象