大模型微调中的超参数搜索技巧总结
在大模型微调过程中，超参数的选择直接影响模型性能。本文将分享几种实用的超参数搜索方法。
1. 学习率搜索
学习率是最重要的超参数之一。建议采用学习率范围测试（LR Range Test）方法：
# 简单实现示例
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
model = YourModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-6)
# 从极小学习率开始，逐步增大
for lr in [1e-6, 1e-5, 1e-4, 1e-3]:
optimizer.param_groups[0]['lr'] = lr
# 训练几个batch观察loss变化
2. 批次大小优化
批次大小影响训练稳定性和内存使用。建议通过学习率缩放规则来调整：
- 当批次大小翻倍时，学习率也应相应增加
- 可以使用
torch.cuda.amp进行混合精度训练以支持更大批次
3. 网格搜索 vs 随机搜索
对于高维参数空间，推荐使用贝叶斯优化或SMAC等高级搜索算法。
4. 实践建议
- 使用wandb或tensorboard记录实验结果
- 采用早停机制避免过拟合
- 建立参数配置文件便于复现
这些方法已在多个开源项目中验证有效，欢迎社区成员分享各自的经验和代码。
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