Transformer架构微调中的超参数调优经验分享

Transformer架构微调中的超参数调优经验分享

在大模型微调实践中，超参数调优是决定微调效果的关键环节。本文基于实际项目经验，总结了Transformer架构微调中的关键超参数调优策略。

核心超参数设置

学习率调度：采用线性预热+余弦衰减策略。预热步数设置为总训练步数的10%，学习率从0线性增长到峰值，然后余弦衰减至0。代码示例：

from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    optimizer, num_warmup_steps=1000, num_training_steps=10000
)

批次大小：根据显存情况调整，建议从64开始逐步增大。对于7B模型，单卡推荐32-64的batch size。

实践技巧

1. 权重衰减：L2正则化系数设置为0.01
2. 梯度裁剪：阈值设置为1.0
3. Adam优化器参数：β1=0.9, β2=0.999

调优建议

建议按以下顺序进行调优：

1. 学习率
2. 批次大小
3. 权重衰减系数
4. 其他超参数

通过上述配置，可以有效避免过拟合，提升微调效果。