多模态大模型训练时的超参数搜索策略踩坑

多模态大模型训练时的超参数搜索策略踩坑

最近在设计多模态大模型架构时，踩了一个关于超参数搜索的坑，分享给大家避免重蹈覆辙。

问题背景

我们使用CLIP架构进行图像-文本联合训练，最初采用网格搜索方式优化学习率、batch size和loss权重等超参数。但在实际训练中发现，不同超参数组合对模型性能的影响远比预期复杂。

踩坑过程

最初设置的学习率范围是[1e-5, 1e-3]，但实际效果很差。后来通过实验发现，对于多模态模型，学习率需要分阶段调整：

# 错误的超参数搜索方式
learning_rates = [1e-5, 1e-4, 1e-3]
batch_sizes = [32, 64, 128]

# 正确的策略应该是分层搜索
def adaptive_search():
    # 首先在小batch size下粗调学习率
    for lr in [1e-4, 5e-4, 1e-3]:
        train_model(lr=lr, batch_size=16)
    # 再在较大batch size下精调
    for lr in [1e-5, 1e-4, 1e-3]:
        train_model(lr=lr, batch_size=64)

关键发现

1. 学习率与batch size强相关：当batch size从32增大到128时，学习率需要相应降低
2. 损失权重需要动态调整：图像和文本的loss权重在训练初期和后期应不同
3. 早停策略很重要：不要盲目追求训练轮次，应该根据验证集表现动态调整

解决方案

建议使用贝叶斯优化进行超参数搜索，或者实现自适应的学习率调度策略。同时要建立完善的实验记录机制，便于复现和调优。