大模型微调中的超参数搜索策略
在大模型微调实践中，超参数搜索是决定微调效果的关键环节。本文将分享一套系统性的超参数搜索方法论。
核心策略
1. 分层搜索策略 采用分层搜索方式，先粗调再精调：
- 第一层：学习率(1e-5, 1e-4, 1e-3)
- 第二层：批量大小(8, 16, 32)
- 第三层：其他参数(权重衰减、dropout等)
2. 贝叶斯优化实践
from skopt import gp_minimize
from skopt.space import Real, Integer
# 定义搜索空间
search_space = [
Real(1e-6, 1e-3, name='learning_rate'),
Integer(4, 32, name='batch_size'),
Real(0.0, 0.5, name='dropout')
]
# 执行优化
result = gp_minimize(func=evaluate_model,
dimensions=search_space,
n_calls=20,
random_state=42)
3. 早停机制 设置验证集损失监控，当连续5个epoch无改善时停止训练，避免过拟合。
实践建议
- 使用wandb或tensorboard记录搜索过程
- 预留充足计算资源，建议使用TPU/GPU集群
- 建立标准化的评估指标体系，如BLEU、ROUGE等
这套策略已在多个项目中验证有效，建议根据具体任务场景灵活调整。
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