模型微调中的超参数调优技巧

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。本文将分享几个实用的调优技巧和可复现的实践方法。

学习率策略

学习率是最重要的超参数之一。推荐使用余弦退火或分段线性衰减策略：

from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup

# 设置学习率调度器
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=total_steps
)

批处理大小优化

批处理大小影响模型收敛速度和内存使用。建议从以下范围开始尝试：

• 小模型：32-64
• 中型模型：16-32
• 大模型：8-16

使用梯度累积技术来模拟更大的批次：

accumulation_steps = 4
for step, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(**batch)
    loss = outputs.loss / accumulation_steps
    loss.backward()
    
    if (step + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        scheduler.step()
        optimizer.zero_grad()

权重衰减调优

权重衰减（L2正则化）通常在1e-4到1e-3之间效果较好。可以通过以下方式调整：

# 设置优化器参数
optimizer = AdamW(
    model.parameters(),
    lr=5e-5,
    weight_decay=1e-4,
    eps=1e-8
)

实践建议

1. 网格搜索：先在粗粒度范围内搜索，再精细调整
2. 早停机制：监控验证集性能，避免过拟合
3. 记录日志：使用wandb或tensorboard追踪超参数效果

这些技巧已在多个生产环境验证，可作为微调工作的起点。