更新时间:2025-02-25 GMT+08:00
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训练参数优化

科学计算大模型的训练参数调优可以考虑学习率参数,学习率(Learning Rate)是模型训练中最重要的超参数之一,它直接影响模型的收敛速度和最终性能:

  • 学习率过高,会导致损失在训练初期快速下降,但随后波动较大,甚至出现NaN(梯度爆炸)的问题。
  • 学习率过低,会导致损失下降非常缓慢,训练过程耗时较长,模型可能陷入局部最优等问题。

科学计算大模型的学习率调优策略如下:

  • 学习率太小时,损失曲线几乎是一条水平线,下降非常缓慢,此时可以增大学习率,使用学习率预热(Warm-up)的方法,在训练初期逐步增加学习率,避免初始阶段学习率过小。
  • 学习率太大时,损失曲线剧烈震荡,甚至出现梯度爆炸的问题,可以使用学习率衰减(Decay)策略,在训练过程中逐步减小学习率,避免后期学习率过大。建议动态调整学习率,使用自适应优化器,如Adam、AdamW、RMSprop等,这些优化器可以自动调整学习率。

如果您没有专业的调优经验,可以优先使用ModelArts Studio平台的默认值,再结合损失曲线动态调整。

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