你有一个基于人工智能的应用程序的好主意。可以把微调想象成教一个预先训练好的人工智能模型一个新技巧。 当然，它已经从大规模数据集的训练中知道了很多，但你需要根据自己的需求进行调整。例如，如果你需要它在扫描中检测出异常情况，或者弄清楚你的客户反馈真正的含义。 这就是超参数发挥作用的地方。

把大型语言模型想象成你的基本配方，而超参数则是你用来给你的应用程序赋予独特“风味”的调料。 在本文中，我们将总体介绍一些基本的超参数和模型调整。 什么是微调？ 想象一下，一个擅长画风景画的人决定转向画肖像画。他们理解基本原理——色彩理论、笔触、透视——但现在他们需要调整自己的技能来捕捉表情和情感。 挑战在于在教模型新任务的同时保持其现有技能完好无损。

你也不希望它对新数据过于“着迷”而忽略了大局。这就是超参数调整发挥作用的时候。 语言模型的微调有助于语言模型专业化。它利用它们广泛的知识，并使用小得多的数据集训练它们在特定任务中表现出色。 为什么超参数在微调中很重要 超参数是区分“足够好”的模型和真正优秀的模型的关键。如果你对它们施加太大压力，模型可能会过拟合或错过关键解决方案。

如果你过于轻松对待，模型可能永远无法发挥其全部潜力。 可以把超参数调整想象成一种业务自动化工作流程。你在与你的模型对话；你进行调整、观察并改进，直到它达到理想状态。 微调时需要了解的 7 个关键超参数 微调的成功取决于调整一些重要的设置。这听起来可能很复杂，但这些设置是有逻辑的。

1. 学习率 这控制着模型在训练过程中对其理解的改变程度。这种类型的超参数优化至关重要，因为如果你作为操作员…… 速度太快，模型可能会跳过更好的解决方案； 速度太慢，可能会感觉就像在看油漆干涸——或者更糟，它完全卡住了。 对于微调，小幅度的、谨慎的调整（有点像调整灯光的调光开关）通常能起到作用。在这里，你想要在准确性和快速结果之间找到正确的平衡。 你如何确定正确的组合取决于模型调整的进展情况。你需要定期检查以了解它的进展情况。

2. 批量大小 这是模型一次处理的数据样本数量。当你使用超参数调整优化器时，你希望把大小调整得恰到好处，因为…… 较大的批量处理速度快，但可能会忽略细节； 较小的批量处理速度慢，但很彻底。 中等大小的批量可能是“刚刚好”的选择。同样，找到平衡的最佳方法是在进行下一步之前仔细监测结果。

3. 轮数 一个轮数是对数据集的一次完整遍历。预先训练好的模型已经知道很多，所以它们通常不需要像从头开始训练的模型那样多的轮数。多少轮数是合适的呢？ 太多的话，模型可能会开始记忆而不是学习（你好，过拟合）； 太少的话，它可能学不到足够有用的东西。

4. 丢弃率 可以把这想象成迫使模型变得有创造力。你通过在训练过程中随机关闭模型的部分来实现这一点。这是一种很好的方法，可以防止模型过度依赖特定路径而变得懒惰。相反，它鼓励语言模型使用更多样化的问题解决策略。 你如何正确设置这个呢？最佳丢弃率取决于你的数据集有多复杂。一个经验法则是，你应该使丢弃率与异常值的出现几率相匹配。 所以，对于一个医疗诊断工具，使用较高的丢弃率来提高模型的准确性是有意义的。如果你正在创建翻译软件，你可能想稍微降低丢弃率来提高训练速度。

5. 权重衰减 这可以防止模型对任何一个特征过于依赖，有助于防止过拟合。可以把它想象成一个温和的提醒，让你“保持简单”。

6. 学习率计划 这会随着时间调整学习率。通常，你从大胆的、全面的更新开始，然后逐渐进入微调模式——有点像在画布上先画大致的轮廓，然后再细化细节。

7. 冻结和解冻层 预先训练好的模型带有知识层。冻结某些层意味着锁定它们现有的学习成果，而解冻其他层则让它们适应你的新任务。你是冻结还是解冻取决于新旧任务的相似程度。 微调的常见挑战 微调听起来很棒，但我们不要粉饰它——你可能会遇到一些障碍： 过拟合：小数据集容易让模型变得懒惰并进行记忆而不是泛化。

你可以通过使用诸如提前停止、权重衰减和丢弃等技术来控制这种行为。 计算成本：测试超参数可能就像玩打地鼠游戏。这很耗时，并且可能需要大量资源。更糟糕的是，这有点像猜谜游戏。你可以使用像 Optuna 或 Ray Tune 这样的工具来自动化一些繁重的工作。 每个任务都不同：没有一种通用的方法。一种在一个项目中效果很好的技术在另一个项目中可能是灾难性的。你需要进行试验。 成功微调人工智能模型的技巧 记住这些技巧： 从默认设置开始：检查任何预先训练好的模型的推荐设置。

把它们用作起点或备忘单。 考虑任务相似性：如果你的新任务与原来的任务很相似，进行小幅度调整并冻结大部分层。如果是完全不同的任务，让更多层适应并使用适度的学习率。 关注验证性能：检查模型在单独的验证集上的表现，以确保它在学习泛化而不仅仅是记忆训练数据。 从小处着手：在对整个模型进行训练之前，用较小的数据集进行测试。这是在错误滚雪球之前快速发现错误的方法。

最后的思考 使用超参数可以让你更容易训练你的模型。你需要经历一些尝试和错误，但结果会让你的努力值得。当你正确设置时，模型会在其任务中表现出色，而不是仅仅做出平庸的努力。