一、引言
在深度學習領域，模型微調已成為優化模型性能、適配特定任務的重要手段。無論是圖像識別、自然語言處理，還是其他復雜的機器學習任務，合理調整模型參數都是實現卓越性能的關鍵。然而，模型微調涉及眾多參數，這些參數相互關聯又各自發揮獨特作用，新手往往容易在繁雜的參數海洋中迷失方向。本文旨在為讀者搭建一個關于模型微調參數的整體認知框架，幫助大家快速入門，為后續深入學習和實踐奠定基礎。
二、模型微調參數分類
（一）優化相關參數
- 學習率：作為優化器的初始學習率，它直接控制著模型訓練時參數更新的步長。就如同登山者的步幅，步幅過大可能會錯過最優解甚至滑落，步幅過小則會使訓練進程極為緩慢。例如，在基于梯度下降的優化算法中，學習率決定了每次迭代中參數朝著梯度反方向移動的距離。
- 訓練輪數：即需要執行的訓練總輪數，它決定了模型對訓練數據的學習次數。訓練輪數不足，模型可能無法充分學習數據特征，導致欠擬合；而訓練輪數過多，又可能使模型過度學習訓練數據中的噪聲，引發過擬合。
- 批處理大小：指每個GPU處理的樣本數量。較大的批處理大小能更充分地利用硬件并行計算能力，加快訓練速度，同時使梯度估計更穩定，但會占用更多內存；較小的批處理大小則引入更多隨機性，有助于跳出局部最優解，但訓練效率相對較低。
- 梯度累積：通過多次前向傳播計算梯度并累積，達到等效大批次訓練的效果，適用于硬件內存有限但又希望實現大批次訓練的場景。
- 學習率調節器：常見如cosine調節器，它能在訓練過程中動態調整學習率，以優化訓練效果。不同的調節器策略各異，可根據模型和訓練需求進行選擇。
（二）數值計算參數
- 最大梯度范數：用于梯度裁剪的范數，其作用是防止梯度爆炸問題。當梯度的范數超過設定值時，對梯度進行裁剪，確保訓練過程的穩定性，避免因梯度過大導致模型參數更新異常。
- 計算類型：例如bf16（半精度浮點數），它決定了訓練時使用的數據精度類型。采用不同的計算類型會影響內存占用和計算速度，如bf16相比傳統單精度浮點數，可減少內存占用并加速計算，但可能在數值精度上有一定損失。
（三）數據相關參數
- 最大樣本數：限制每個數據集使用的最大樣本數量，可用于控制訓練數據量，避免內存占用過大，或在數據量過大時進行抽樣訓練，同時也有助于處理數據不平衡等問題。
- 截斷長度：對于輸入序列（如文本序列），將其截斷為固定長度，防止過長序列導致內存占用過高和計算復雜度劇增，保證模型訓練的高效性和穩定性。
- 驗證集比例：從訓練數據中劃分出一部分作為驗證集的比例，用于在訓練過程中評估模型性能，監控模型是否過擬合，輔助進行超參數調整。
三、調參基本原則
（一）優先關注關鍵參數
在模型微調初期，應優先關注對模型訓練影響較大的關鍵參數，如學習率。因為學習率設置的合適與否，直接決定了模型訓練是否能夠收斂以及收斂的速度。可以先通過經驗值或簡單的試驗，確定學習率的大致范圍，再逐步調整其他參數。
（二）根據訓練狀態調整
密切關注模型在訓練過程中的狀態，通過觀察訓練損失和驗證損失的變化情況來判斷模型是否出現過擬合或欠擬合。如果出現過擬合（訓練損失持續降低，而驗證損失上升），可考慮增加正則化參數（如調整L1/L2正則化系數、增大Dropout概率等）、減少訓練輪數或降低學習率等；若出現欠擬合（訓練損失和驗證損失都較高且不下降），則可嘗試增加訓練輪數、提高學習率或對數據進行進一步的增強處理。
（三）結合資源和數據設置
充分考慮硬件資源（如GPU內存大小、計算能力等）和數據集規模、特點來設置參數。例如，若GPU內存有限，就需要適當減小批處理大小，或者采用梯度累積等技術來平衡訓練效率和內存占用；對于大規模數據集，可能需要更多的訓練輪數和相對較小的學習率，以確保模型能夠充分學習數據中的信息。
四、常見調參誤區
（一）盲目設置訓練輪數
有些新手在不了解數據集規模和模型復雜度的情況下，盲目設置過多的訓練輪數，導致模型過擬合，浪費大量計算資源。實際上，應根據數據量和模型的復雜程度，結合驗證集的反饋，合理確定訓練輪數。
（二）固定參數不調整
認為初始設置的參數就是最優的，在訓練過程中不根據模型表現進行動態調整。然而，不同的數據集和任務可能需要不同的參數配置，只有不斷根據訓練結果進行調整優化，才能使模型達到最佳性能。
（三）忽視參數間關聯
只關注單個參數的調整，而忽視了參數之間的相互關聯。例如，改變批處理大小時，沒有相應地調整學習率，可能會導致訓練不穩定或效率低下。實際上，很多參數之間存在協同作用，需要綜合考慮進行調整。
