大模型应用：从手动调参到智能寻优：PSO 驱动的大模型参数自动化优化.94大模型调参是当前 AI 工程化落地的核心痛点之一，推理参数（如 batch_size、max_new_tokens）、向量库配置（如分段大小、检索阈值）、生成参数（如温度系数、top_p）等，每一个参数的微调都可能显著影响模型效果与性能。传统的人工调参依赖经验、效率低下且难以找到全局最优解，而将粒子群优化（PSO）与大模型结合，把调参过程转化为 “自动化寻优工程”，既能发挥PSO群体智能的全局搜索优势，又能借助大模型的效果评估能力，实现参数配置的智能、高效、全局最优。今天我们结合大模型参数调优，由浅入深完