模型微调时超参数优化技巧
在大模型微调过程中，超参数的合理设置对最终模型性能至关重要。本文将分享几个实用的超参数优化技巧，帮助安全工程师更高效地完成模型微调任务。
关键超参数说明
学习率（Learning Rate）
学习率是最重要的超参数之一。推荐使用学习率调度策略：
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
import torch.optim as optim
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=100,
num_training_steps=total_steps
)
批处理大小（Batch Size）
根据GPU内存调整批处理大小，建议从32开始尝试：
# 使用梯度累积避免显存不足
accumulation_steps = 4
实用优化技巧
- 学习率范围测试：先进行学习率范围测试确定合理区间
- 早停机制：设置验证集损失监控，防止过拟合
- 权重衰减（Weight Decay）：通常设置为0.01或0.1
复现步骤
- 准备训练数据并划分验证集
- 选择合适的模型架构
- 设置基础超参数：lr=2e-5, batch_size=16
- 使用学习率调度器进行微调
- 监控验证集性能，调整参数
这些技巧在实际安全测试场景中能够显著提升微调效率。
讨论