模型微调参数调优技巧与经验总结

模型微调参数调优技巧与经验总结

在开源大模型微调实践中，参数调优是决定微调效果的关键环节。本文将分享一些实用的调优技巧和最佳实践。

学习率策略

学习率是微调中最核心的超参数之一。建议采用分阶段学习率调度：

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

# 设置初始学习率和warmup步数
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=total_steps
)

批处理大小优化

批处理大小影响梯度估计的稳定性。建议从较小batch_size开始，逐步增加：

• 初始尝试：8, 16, 32
• 根据GPU内存调整
• 注意梯度累积机制

正则化参数

L2正则化和dropout是防止过拟合的关键：

model.config.weight_decay = 0.01
model.config.dropout = 0.1

微调策略建议

1. 冻结部分层：对于大型模型，可以先冻结大部分层，只微调顶层
2. 分层学习率：不同层使用不同学习率，底层学习率更低
3. 早停机制：监控验证集性能，避免过度训练

这些实践经验已在多个生产环境验证，可作为微调工作的参考框架。