大模型训练中的超参数搜索算法比较分析

在大模型训练中，超参数搜索是影响模型性能的关键环节。本文将对比分析几种主流的超参数搜索算法：网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。

算法对比

网格搜索是最基础的方法，通过预设参数范围进行穷举。优点是简单易实现，缺点是计算成本高，尤其在高维参数空间中。

随机搜索从参数分布中随机采样，相比网格搜索更高效，尤其当某些参数影响较小而其他参数影响较大时。

贝叶斯优化利用历史结果构建代理模型，智能选择下一组参数。虽然初始开销大，但通常能以较少的迭代次数找到较优解。

复现步骤

以Transformer模型为例，使用Optuna库实现贝叶斯优化：

import optuna

def objective(trial):
    # 定义搜索空间
    lr = trial.suggest_float('lr', 1e-5, 1e-2, log=True)
    batch_size = trial.suggest_categorical('batch_size', [16, 32, 64])
    
    model = TransformerModel()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
    
    # 训练并返回验证损失
    return train_and_evaluate(model, optimizer, batch_size)

study = optuna.create_study(direction='minimize')
study.optimize(objective, n_trials=50)

该方法可有效减少超参数调优所需时间，建议在实际项目中优先尝试贝叶斯优化。