BELLE（Be Everyone's Large Language model Engine）是一个专注于中文对话大模型的开源项目，旨在帮助每个人获得属于自己的高质量指令跟随语言模型。在BELLE微调过程中，学习率、批大小和训练轮数这三个关键超参数对模型性能有着决定性影响。
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BELLE 🎯 理解微调超参数的作用
学习率：模型学习的"步幅"
学习率决定了模型在每次参数更新时的步长大小。在BELLE项目中，全参数微调（FT）通常使用5e-6量级的学习率，而LoRA微调则使用3e-4量级的学习率。
黄金法则：学习率过大会导致训练不稳定，过小则收敛缓慢。BELLE训练脚本中常见配置：
- 全参数微调：
--learning_rate 8e-6 - LoRA微调：
--learning_rate 3e-4
批大小：内存与稳定性的平衡
批大小直接影响训练稳定性和内存使用。BELLE项目中提供了灵活的配置选项：
关键发现：在RLHF训练中，批大小需要满足 batch_size == mini_batch_size * gradient_accumulation_steps 的约束条件。
⚡ 最佳实践配置方案
全参数微调配置
在train/scripts/run_sft.sh中，推荐配置为：
--per_device_train_batch_size 2--per_device_eval_batch_size 2
LoRA微调配置
对于参数高效微调，BELLE建议：
--num_train_epochs 4或5
训练轮数：避免过拟合的关键
训练轮数决定了模型在训练数据上迭代的次数。BELLE经验表明：
- 全参数微调：2-3个轮数
- LoRA微调：4-5个轮数
📊 实验结果与性能影响
根据BELLE官方技术分析，不同超参数组合对模型性能的影响显著：
核心洞察：
- 学习率的选择需要与训练方法匹配
- 批大小需要根据显存容量调整
- 训练轮数应基于数据集大小确定
🔧 实际配置示例
在BELLE训练代码中，超参数配置位于多个关键文件中：
🚀 快速调优技巧
- 从小开始：先用小学习率和批大小进行测试
- 逐步调整：根据训练损失曲线微调参数
- 监控指标：关注loss变化和评估集表现
通过合理配置这三个关键超参数，你可以在BELLE项目上获得最佳的模型性能表现。记住，没有一刀切的解决方案，最好的配置往往需要根据具体任务和数据特点进行调整优化。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
