当前位置: 首页 > news >正文 大模型都有哪些超参数 news 2025/7/4 11:44:19 大模型的超参数是影响其训练效果、性能和泛化能力的关键设置,可分为以下几大类别并结合实际应用进行详细说明: 一、训练过程相关超参数 学习率(Learning Rate) 作用:控制参数更新的步长,直接影响收敛速度和稳定性。过高会导致震荡或过拟合,过低则收敛缓慢。调整策略: 初始值建议在 1 0 − 4 10^{-4} 10−4 到 1 0 − 2 10^{-2} 查看全文 http://www.xdnf.cn/news/384931.html 相关文章: AUTOSAR图解==>AUTOSAR_TR_AIDesignPatternsCatalogue 深入理解设计模式之原型模式(Prototype Pattern) 深入解析PyTorch中MultiheadAttention的隐藏参数add_bias_kv与add_zero_attn 人工智能100问☞第20问:神经网络的基本原理是什么? 搭建基于chrony+OpenSSL(NTS协议)多层级可信时间同步服务 【系统架构师】2025论文《系统可靠性设计》【含记忆口诀】 python打卡day22@浙大疏锦行 n8n中订阅MQTT数据 JavaScript事件处理全解析:从基础到最佳实践 六大设计模式--OCP(开闭原则):构建可扩展软件的基石 【leetcode】《BFS扫荡术:如何用广度优搜索征服岛屿问题》 深度解析大模型学习率:优化策略与挑战 Maven 公司内部私服中央仓库搭建 局域网仓库 资源共享 依赖包构建共享 网络IP分片 Spring Web MVC响应 SaaS场快订首页的前端搭建【持续更新】 MacOS Python3安装 Vue Router 【Linux系统】第四节—详解yum+vim Java原生结合MQTTX---完成心跳对话(附带源码) 同一个虚拟环境中conda和pip安装的文件存储位置解析 ALLinSSL:一站式SSL证书管理解决方案 ubuntu使用Postfix外部SMTP代理发送邮件 spring中的@Value注解详解 MCP Streamable HTTP 传输层的深度解析及实战分析 前端代理问题 Ingrees 控制器与 Ingress 资源的区别 容器技术 20 年:颠覆、重构与重塑软件世界的力量 A1062 PAT甲级JAVA题解 Talent and Virtue 《Hadoop 权威指南》笔记
大模型的超参数是影响其训练效果、性能和泛化能力的关键设置,可分为以下几大类别并结合实际应用进行详细说明: 一、训练过程相关超参数 学习率(Learning Rate) 作用:控制参数更新的步长,直接影响收敛速度和稳定性。过高会导致震荡或过拟合,过低则收敛缓慢。调整策略: 初始值建议在 1 0 − 4 10^{-4} 10−4 到 1 0 − 2 10^{-2}