大模型微调中的超参数自动化搜索

大模型微调中的超参数自动化搜索

在大模型微调实践中，超参数选择对模型性能影响巨大。本文将介绍如何通过自动化工具实现超参数的智能搜索。

核心问题

传统手动调参效率低下，需要大量实验验证。面对学习率、批次大小、权重衰减等关键参数，人工搜索难以覆盖最优解空间。

自动化方案

使用Optuna库实现贝叶斯优化，代码示例：

import optuna
from transformers import TrainingArguments, Trainer

def objective(trial):
    learning_rate = trial.suggest_float('learning_rate', 1e-6, 1e-4)
    batch_size = trial.suggest_categorical('batch_size', [8, 16, 32])
    
    training_args = TrainingArguments(
        output_dir='./results',
        learning_rate=learning_rate,
        per_device_train_batch_size=batch_size,
        num_train_epochs=3,
        # 其他参数
    )
    
    trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset)
    return trainer.train().metrics['train_loss']

study = optuna.create_study(direction='minimize')
study.optimize(objective, n_trials=20)

实践建议

1. 设置合理的参数搜索范围
2. 使用并行化提高搜索效率
3. 结合早停机制避免过拟合

该方法显著提升微调效率，降低人力成本。