大模型参数调整的核心在于平衡计算资源、模型性能和任务需求，关键点包括学习率设置、批量大小选择、正则化方法和优化器配置。 以下是具体调整策略：
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学习率（Learning Rate）
学习率决定参数更新的步长。过高会导致震荡不收敛，过低则训练缓慢。常用动态调整方法：- 预热学习率（Warmup）：初期线性增加学习率，避免梯度爆炸。
- 余弦退火（Cosine Annealing）：周期性调整学习率，跳出局部最优。
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批量大小（Batch Size）
批量大小影响梯度稳定性和内存占用：- 小批量（如32-256）适合数据多样性高的任务，但需更多迭代次数。
- 大批量（如1024+）可加速训练，但需同步调高学习率或使用梯度累积。
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正则化（Regularization）
防止过拟合的常见方法：- Dropout：随机屏蔽神经元，默认比例0.1-0.5。
- 权重衰减（Weight Decay）：L2正则化系数通常设为1e-4至1e-2。
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优化器选择
- Adam/AdamW：默认学习率3e-4，适合大多数场景。
- SGD：需配合动量（如0.9）和学习率调度，适合精细调优。
提示：实际调参需通过验证集监控损失和指标，优先调整对任务影响最大的参数（如学习率），再逐步优化其他超参数。
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