云博士的AI课堂
【大模型解惑】大模型微调如何设置学习率、batch size、微调轮数、warm‑up、权重衰减等超参数？
在微调大语言模型（LLM）时，“学习率、批次大小、训练轮数、预热步数 (warm-up) 和权重衰减”这组超参数往往决定了效率与效果的上限。结合近两年国内外公开的最佳实践与论文报告，可以归纳出一套易落地的调参框架："先用经验区间做“粗Sweep”，再用自动化搜索（Optuna / Ax）做“细Sweep”，并按任务规模递增地启用 LoRA、Q-LoRA、ZeRO-3 或 Flash-Attention 等节省算力的技术。"下面给出完整文章内容，包括概念讲解、对比表、代码范例（以阿里 Qwen-14B 为例）
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