LLM微调阶段超参数搜索技巧分享

LLM微调阶段超参数搜索技巧分享

在大模型微调过程中，超参数的选择对最终性能影响巨大。本文将分享一些实用的超参数搜索技巧，帮助安全工程师更高效地进行模型优化。

关键超参数

• 学习率 (Learning Rate): 通常在1e-5到1e-3之间
• 批量大小 (Batch Size): 常见值为8、16、32
• 权重衰减 (Weight Decay): 一般设置为0.01或0.001
• 训练轮数 (Epochs): 根据数据集大小调整

实用搜索策略

1. 网格搜索实现

import itertools

# 定义参数范围
lr_range = [1e-5, 5e-5, 1e-4, 5e-4]
batch_size_range = [8, 16, 32]
weight_decay_range = [0.001, 0.01]

# 生成参数组合
params = list(itertools.product(lr_range, batch_size_range, weight_decay_range))

for lr, batch_size, weight_decay in params:
    print(f"测试参数: LR={lr}, Batch Size={batch_size}, Weight Decay={weight_decay}")
    # 执行训练

2. 学习率预热策略

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

# 设置warmup步骤
total_steps = len(train_dataloader) * num_epochs
warmup_steps = int(total_steps * 0.1)
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=warmup_steps,
    num_training_steps=total_steps
)

安全考虑

在进行超参数搜索时，建议使用验证集监控模型性能，避免过拟合。同时，确保训练数据的隐私保护，符合社区关于数据安全的要求。

实践建议

1. 优先使用验证集性能作为评估标准
2. 建立参数-性能映射关系表
3. 使用分布式计算加速搜索过程
4. 记录所有实验配置便于复现