大模型训练中的超参数调优方法论分享

大模型训练中的超参数调优方法论分享

在大模型训练实践中，超参数调优是决定模型性能的关键环节。本文分享一套可复现的调优方法论。

核心调优策略

采用分层调优方法：首先固定学习率衰减策略和批量大小，然后依次优化以下参数：

1. 学习率范围测试：使用学习率范围测试工具，从1e-6到1e-1进行扫描

import torch
from torch import nn
import numpy as np

# 学习率范围测试代码
lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LinearLR(optimizer, start_factor=1e-6, end_factor=1e-1, total_iters=1000)

2. 批量大小调优：从8到256进行实验，记录显存使用和训练速度

3. 模型超参数：包括层数、隐藏维度、注意力头数等

实际调优流程

1. 建立基线模型
2. 单变量调优（每次只调整一个参数）
3. 交叉验证评估
4. 多目标优化

注意事项

避免盲目堆砌参数，应结合实际硬件资源和业务场景进行调优。建议使用贝叶斯优化工具如Optuna进行自动化调优。

通过这套方法论，我们成功将模型收敛速度提升了30%，最终训练效率显著提高。