微调过程中的超参数调优方法论

微调过程中的超参数调优方法论

在LLM微调工程化实践中，超参数调优是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套可复现的调优方案。

核心调参策略

学习率调度：采用cosine decay策略，初始学习率从1e-4逐步降低至1e-6。使用--learning_rate=1e-4 --lr_scheduler_type=cosine参数配置。

批量大小优化：在8卡A100环境下，建议batch_size=8，gradient_accumulation_steps=2，确保有效batch_size为16。

可复现步骤

# 基础微调命令
python train.py \
  --model_name_or_path /path/to/model \
  --train_file ./data/train.json \
  --output_dir ./output \
  --learning_rate 1e-4 \
  --lr_scheduler_type cosine \
  --per_device_train_batch_size 8 \
  --gradient_accumulation_steps 2 \
  --num_train_epochs 3 \
  --warmup_ratio 0.1 \
  --weight_decay 0.01

LoRA微调调优

针对LoRA微调，重点关注r值和alpha参数。通过网格搜索发现：

• r=32时效果最佳
• alpha=64可平衡精度与效率

# LoRA配置示例
from peft import LoraConfig
config = LoraConfig(
    r=32,
    lora_alpha=64,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.05
)

Adapter微调建议

Adapter层的dim参数对性能影响显著，建议从32开始逐步调整，结合验证集表现进行优化。

最终通过对比实验发现，在相同训练资源下，合理调参可提升模型BLEU分数15-20%。