大模型微调过程中的超参数调优策略

大模型微调过程中的超参数调优策略

在大模型微调实践中，超参数调优是决定微调效果的关键环节。本文基于实际部署经验，分享几个可复现的调优策略。

学习率调度策略

学习率是微调中最核心的参数。建议采用分段线性衰减策略：

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=100,
    num_training_steps=total_steps
)

批处理大小优化

批处理大小直接影响训练效率和模型性能。建议从以下范围尝试：

• 小模型：8-32
• 中型模型：4-16
• 大模型：1-8

权重衰减系数调优

对于L2正则化，通常设置为0.01或0.1。可以通过以下代码测试不同值的效果：

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5, weight_decay=0.01)

实际调优建议

1. 优先固定学习率，验证其他参数
2. 使用早停机制避免过拟合
3. 建议使用wandb等工具记录所有超参组合效果

在实际部署中，我们发现学习率从1e-5到1e-4之间，模型收敛效果最佳。建议根据具体任务数据量调整超参数范围。