场景：一个 7B 模型预训练，计划 300B tokens，global batch 4M tokens（约 75000 步）；训完之后业务还要在同一个 checkpoint 上「续训」，追加 100B tokens 的领域数据。现在团队给的配方是 warmup 2000 步、之后 cosine 衰减到 0。请评估这个配方：在「必须能续训」这个约束下，cosine 衰减到 0 会带来什么问题？你会改成什么调度？warmup 步数和峰值 lr 你会怎么定，依据是什么？
面试官在考什么
判断候选人是否把学习率调度当成「算力与可塑性的预算分配」而不是照抄的超参，并能针对续训这类业务约束做调度设计。
回答框架 · 前两步
- cosine 衰减到 0 的问题：末期 lr 趋近 0 会把模型推进低学习率、低可塑性的收敛盆地；续训时要么把 lr 拉回峰值（等于 restart，会出现 loss 尖峰并破坏已收敛解），要么只能用极小 lr 训新数据，领域适配效率很差。
- 可行做法：让调度保留一个可恢复的尾部，例如稳定段 + 短衰减到非零底值（如峰值的 10%），或把领域数据直接混进主预训练一次性调度；若必须两段训，则第二段先做 re-warmup 再用较低峰值训完。
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延伸阅读
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