解释大模型训练中的“学习率预热”与“余弦退火”。热门官方

更新于2025/12/1 11:15:25

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学习率预热（Learning Rate Warmup）是在训练初期逐步提升学习率，避免模型在随机初始化时因梯度过大导致不稳定。预热结束后常接余弦退火（Cosine Annealing），即学习率按余弦函数逐渐减小至最小值，有助于模型在后期细致收敛。两者结合可在训练初期稳定优化、后期精细调优，被广泛用于Transformer训练。GPT-3、BERT等预训练均采用类似策略，以提升收敛速度与最终性能。

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