大模型训练中的超参数调优方法
在大模型训练过程中，超参数调优是影响模型性能的关键因素。本文将分享几种实用的超参数调优方法，帮助提升训练效率和模型效果。
1. 学习率调优
学习率是最关键的超参数之一。推荐使用学习率预热策略：
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)
2. 批次大小(Batch Size)调优
较大的批次大小可以提高训练稳定性，但会增加内存消耗。建议从较小值开始逐步增大：
# 常用批次大小选择
batch_sizes = [8, 16, 32, 64]
for bs in batch_sizes:
train_model(batch_size=bs)
3. 权重衰减(L2正则化)调优
使用网格搜索方法：
l2_values = [1e-5, 1e-4, 1e-3]
for l2 in l2_values:
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), weight_decay=l2)
4. 实用工具推荐
- Ray Tune：自动化超参数调优框架
- Optuna：贝叶斯优化库
- Hyperopt：基于贝叶斯的超参搜索
建议结合验证集表现进行多次迭代调优，避免过拟合。
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