跨模态对齐任务中的超参数调优实践

在多模态大模型训练中，跨模态对齐是核心挑战。本文基于CLIP架构，分享超参数调优的实战经验。

数据处理流程

1. 图像预处理：使用torchvision.transforms进行224x224 resize和归一化
2. 文本预处理：BERT tokenizer编码，最大长度设置为128
3. 数据对齐：通过图像-文本配对文件确保每张图片对应一条描述

模型融合方案 采用双塔结构，图像分支和文本分支分别使用ResNet50和BERT，最终在特征空间进行对比学习。

超参数调优实践

# 学习率调优
learning_rates = [1e-4, 3e-4, 1e-3]
for lr in learning_rates:
    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=0.01)
    # 训练代码...

# 温度系数调优
temperature_params = [0.05, 0.1, 0.2]
for temp in temperature_params:
    loss = contrastive_loss(features, temperature=temp)

可复现步骤

1. 准备数据集（如COCO）
2. 按照上述流程预处理数据
3. 使用PyTorch搭建模型结构
4. 设置不同超参数组合进行训练
5. 记录验证集准确率，选择最佳配置