大语言模型超参数调优：开启 AI 潜能的钥匙

前言

在人工智能的广袤领域中，大语言模型（LLM）凭借其强大的实力，不断重塑着我们对机器理解语言的认知。然而，要使这些模型在特定应用场景中发挥最大效能，关键在于巧妙调整其超参数。本文将引领你深入探究 LLM 超参数的奥秘，揭示它们对模型表现的影响，并指导你如何通过精细调整，使模型输出更符合预期。现在，让我们一同揭开超参数调优的神秘面纱，释放 AI 模型的无限潜能。

超参数的价值

在选择最佳大语言模型时，需要考虑诸多因素。毋庸置疑，参数数量与模型大小密切相关，所以查看 LLM 的大小不失为明智之举。此外，还可以考察其在常见基准测试或推理性能测试（SOTA）中的表现，这些测试不仅能给出性能的量化指标，还能提供 LLM 之间相互衡量的尺度。

在选择看似最符合需求的 LLM 之后，还有其他途径可进一步塑造语言模型以满足特定需求，那就是超参数。实际上，超参数的选择与配置，可能是决定 LLM 表现优劣的关键所在。

超参数是什么

超参数（hyperparameters）是在学习过程开始前设定的参数，而非通过训练获得。换句话说，这些参数在训练开始前就需确定，它们会影响学习过程（即模型训练方式）以及模型性能（如准确性）。

超参数是一种配置项，可用于影响或控制 LLM 的训练过程。与模型参数或权重不同，超参数不会随训练数据的传递而改变；相反，它们是模型的外部设置，在训练开始前设定。尽管它们控制着 LLM 的训练过程，但不会成为最终基础模型的一部分，我们无法确定模型在训练时使用了哪些超参数。

LLM 的超参数至关重要，它提供了一种可控的方式来调整模型行为，以生成特定用例所需的结果。通过调整超参数来重新配置基础模型，使其符合我们的期望，而无需耗费大量精力和成本去开发定制模型。

超参数类别

1. 模型大小（Model Size）

首先要考虑的超参数是想要使用的 LLM 的大小。一般而言，更大的模型性能更优，能够处理复杂任务，因为其神经网络层数更多。这使其有更多权重可从训练数据中学习，并能更好地确定 token 之间的语言和逻辑关系。

然而，更大的 LLM 意味着更高的成本，需要更大的数据集进行训练以及更多的计算资源来运行，而且通常比小模型运行速度更慢。此外，模型越大越容易出现过拟合现象，即模型对训练数据过度熟悉，无法对未见过的数据进行一致的泛化。

相反，较小的基础 LLM 在简单任务上可能与较大的 LLM 表现相当，同时所需的训练和推理资源更少。特别是在模型被量化（使用压缩技术减少权重大小）或微调（使用额外数据进一步训练）的情况下。并且 LLM 越小越便于部署，在低配置 GPU 设备上更具可行性。

最终，LLM 的最佳尺寸取决于应用场景的性质。任务越复杂，可用的计算资源和训练数据越多，模型就可以越大。

2. 迭代次数（Number of Epochs）

一个周期（epoch）指的是 LLM 对整个数据集进行一次完整的迭代处理。作为超参数，设置的 epoch 数量通过影响模型的能力来作用于输出。

更多的 epoch 有助于模型增强对语言及其语义关系的理解。然而，过多的 epoch 可能导致过拟合，即模型对训练数据过度特化，在泛化能力上出现问题。相反，过少的 epoch 可能导致欠拟合，即大语言模型从训练数据中学习不足，无法正确配置其权重和偏置。

3. 学习率（Learning Rate）

学习率是一个基本的 LLM 超参数，它控制模型根据计算的损失函数进行快速更新的方式，即在训练过程中预测出错的输出标签的频率。一方面，较高的学习率可加快训练过程，但可能导致不稳定和过拟合。另一方面，较低的学习率可增强稳定性，并在推断过程中提高泛化能力，但会延长训练时间。

此外，在 LLM 训练过程中，使用学习率调度通常是有益的，即随着训练的进行降低学习率。基于时间衰减、步长衰减和指数衰减是最常见的三种学习率调度方式。

• 基于时间衰减（Time-based decay）：根据预设的时间值降低学习速率。
• 阶梯衰减（Step decay）：也称为线性衰减，每几个周期将学习率按衰减因子降低。
• 指数衰减（Exponential decay）：每个时期将学习率按比例降低。

4. 批大小（Batch Size）

LLM 的批大小参数决定了模型在每个 epoch 中处理的数据量。创建批大小需要将数据集分割成若干部分，因此较大的批大小相较于较小的批，可加速训练过程。然而，较小的批需要较少的内存和计算能力，并且能帮助 LLM 模型更深入地处理语料库中的每个数据点。考虑到计算需求，批大小通常会受到硬件能力的限制。

5. 最大输出 token（Max Output Tokens）

最大输出 token，也常被称为最大序列长度，是模型能够生成的输出 token 的最大值。虽然模型最终能够输出的 token 由其架构决定，但这可以进一步配置为超参数来影响回复的输出。

通常，最大输出 token 设置越高，模型的响应越连贯且与上下文相关。允许 LLM 在制定响应时使用更多输出 token，它就能更好地表达想法并全面地处理输入提示中的内容。然而，这需要付出代价------输出越长，模型进行的推理越多，从而增加了计算和内存需求。

相反，设置较低的最大 token 限制需要较少的处理能力和内存，但可能无法为模型提供足够的空间来生成最佳响应，从而导致不连贯和错误。在某些情况下，设置较低的最大序列长度是有好处的，例如：为了更好地控制推理成本；为了将生成的文本量限制在特定格式；当试图提升 LLM 的其他性能方面，如吞吐量或延迟，并希望通过缩短推理时间来加快进程时。

6. 解码类型（Decoding Type）

在构成大多数 LLM 的 Transformer 架构中，推理分为两个阶段：编码和解码。编码是将用户输入提示转换为向量嵌入的过程，即将文字转化为数字表示，以便模型生成最佳回答。解码是将选择的输出从向量嵌入转换为 token，然后作为回答呈现给用户。

解码主要有两种类型：贪婪和采样。在贪婪解码中，模型在推理过程的每一步都简单地选择概率最高的 token。采样解码则相反，模型选择潜在 token 的一个子集，然后随机选择一个 token 添加到输出文本中。这增加了想象力或随机性，是语言模型创意应用中的理想特性，但选择采样解码会增加响应错误和风险。

7. Top - k 和 Top - p 采样

如果选择采样解码而非贪婪解码，将有两个额外的超参数来影响模型的输出：Top - k 和 Top - p。

Top - k 采样值是一个 1 - 100 的整数（默认值为 50），它指定了模型采样的 token 应是具有最高概率的 token，直到达到设定值为止。

Top - p 采样值是一个 0.0 - 1.0 范围内的小数，用于配置模型在样本的最高概率之间进行采样，直到这些概率的总和达到设定值。

如果同时设置这两个采样，Top - k 是优先选项，所有超出阈值集合的概率都设为 0。

8. 温度（Temperature）

温度与上述 Top - k 和 Top - p 采样值类似，提供了一种改变可能输出 token 范围并影响模型"创造力"的方式。它由 0.0 - 2.0 之间的小数表示（0.0 实际上与贪婪解码相同，即按最高概率的 token 添加到输出；2.0 表示最大创造力）。

温度通过改变 token 概率分布的形状来影响输出。对于低设定值，概率之间的差异被放大，使得高概率的 token 相对于低概率的 token 更有可能被输出。因此，当希望模型生成更可预测或可靠的回应时，应设置较低的温度值。相比之下，高设定值会使 token 概率趋于接近，使不太可能或不寻常的 token 有更大的输出机会。鉴于此，当想要增加回复的随机性和创造力时，应设置较高的温度值。

9. 停止序列（Stop Sequences）

另一种影响 LLM 回复长度的方式是通过指定停止序列来自动停止模型输出。停止序列是由一个或多个字符组成的字符串。常见的停止序列示例是句号（. / 。）。

另外，可以通过设置停止标记限制来指定序列的结束，这个限制是一个整数值，而非字符串。例如，如果将停止标记限制设置为 1，生成的输出将停在一个句子；如果设置为 2，回应将被限制在一个段落内。出于预算考虑，设置停止序列或停止 token 可以更好地控制推断过程。

10. 频率和存在惩罚（Frequency and Presence Penalties）

频率惩罚，也称为重复惩罚，是一个 - 2.0 - 2.0 之间的小数，它告诉模型应避免过于频繁地使用相同的 token。它通过降低最近添加到响应中的 token 概率来发挥作用，以减少重复使用，从而产生更多样化的输出。

存在惩罚与之类似，但仅适用于至少使用过一次的 token，而频率惩罚是按照特定 token 的使用频率成比例应用的。换句话说，频率惩罚通过防止重复来影响输出，而存在惩罚则鼓励使用更广泛的 token。

超参数调优

超参数调优是在训练过程中调整不同超参数的过程，目标是找到能产生最优输出的组合。然而，这不可避免地涉及大量的试错，需要精确跟踪每个超参数的应用，并记录输出的相应结果。因此，手动执行此过程非常耗时。针对这个问题，自动化超参数调优方法应运而生，极大地简化了这一过程。

自动超参数调整的三种最常见方法是随机搜索、网格搜索和贝叶斯优化。

1. 随机搜索

随机搜索方法从一定范围内随机选择并评估超参数组合，是一种简单高效的方法，能够遍历大量的参数空间。然而，由于其简单性，它会牺牲一定的性能，可能无法找到最优的超参数组合，同时也会占用较多的计算资源。

2. 网格搜索

与随机搜索相反，该方法穷举搜索数值范围内的每个可能的超参数组合。虽然与随机搜索一样资源密集，但它提供了一种更系统化的方式，确保找到超参数的最佳选择。

3. 贝叶斯优化

与上述两种方法不同，它采用概率模型来预测不同超参数的性能，并选择最佳超参数以获得更好的响应。这使其成为一种高效的调优方法，既能更好地处理大型参数空间，又比网格搜索需要更少的资源。但其缺点是设置更复杂，在识别最佳超参数集方面效果不如网格搜索。

自动化超参数调整的另一个优势是可以开发多个语言模型，使每个模型具有不同的超参数组合。通过在相同的数据集上对它们进行训练，并比较它们的输出，确定最佳用例。同样，调整了不同超参数和值范围的每个模型可能更适合不同的用例。

结语

通过深入分析，我们明白超参数调优不仅是一项技术活动，更是一门艺术。它要求我们对模型有深刻的理解，对数据有敏锐的洞察，对目标有清晰的认识。每一次超参数的调整，都像是与模型进行一场精心设计的对话，旨在引导它更好地服务于我们的愿景。记住，没有一成不变的最佳配置，只有不断探索和适应的最优解。让我们以这篇文章为起点，在 AI 的征途上继续寻找那些能够点亮智慧之光的超参数组合。

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  • L2.2 Prompt 框架阐释。
  • L2.2.1 何为 Prompt。
  • L2.2.2 Prompt 框架应用现状分析。
  • L2.2.3 基于 GPTAS 的 Prompt 框架剖析。
  • L2.2.4 Prompt 框架与 Thought 的关联探讨。
  • L2.2.5 Prompt 框架与提示词的深入解读。
  • L2.3 流水线工程阐述。
  • L2.3.1 流水线工程的概念解析。
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  • L2.3.3 流水线工程的应用场景探索。
  • L2.4 总结与展望。

阶段 3：AI 大模型应用架构实践

• 目标：深刻理解 AI 大模型的应用架构，并能够实现私有化部署。

• 内容

  ：

  • L3.1 Agent 模型框架解读。
  • L3.1.1 Agent 模型框架的设计理念阐述。
  • L3.1.2 Agent 模型框架的核心组件剖析。
  • L3.1.3 Agent 模型框架的实现细节展示。
  • L3.2 MetaGPT 详解。
  • L3.2.1 MetaGPT 的基本概念阐释。
  • L3.2.2 MetaGPT 的工作原理剖析。
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  • L3.3 ChatGLM 解析。
  • L3.3.1 ChatGLM 的特色呈现。
  • L3.3.2 ChatGLM 的开发环境介绍。
  • L3.3.3 ChatGLM 的使用示例展示。
  • L3.4 LLAMA 阐释。
  • L3.4.1 LLAMA 的特点剖析。
  • L3.4.2 LLAMA 的开发环境说明。
  • L3.4.3 LLAMA 的使用示例呈现。
  • L3.5 其他大模型介绍。

阶段 4：AI 大模型私有化部署

• 目标：熟练掌握多种 AI 大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容

  ：

  • L4.1 模型私有化部署概述。
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术解析。
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤详解。
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景探讨。

学习计划：

• 阶段 1：历时 1 至 2 个月，构建起 AI 大模型的基础知识体系。
• 阶段 2：花费 2 至 3 个月，专注于提升 API 应用开发能力。
• 阶段 3：用 3 至 4 个月，深入实践 AI 大模型的应用架构与私有化部署。
• 阶段 4 ：历经 4 至 5 个月，专注于高级模型的应用与部署。