当前位置: 首页 > news >正文 大模型都有哪些超参数 news 来源:原创 2025/5/13 18:20:01 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} 相关文章: 如何实现Flask应用程序的安全性 接口在函数参数和对象类型中的应用 3D虚拟工厂vue3+three.js 使用FastAPI和React以及MongoDB构建全栈Web应用07 FastAPI实现经典三层架构 [Java实战]Spring Boot 解决跨域问题(十四) 聊一聊常见的超时问题:timeout 解决stm32HAL库使用vscode打开,识别不到头文件及uint8_t等问题 pandas读取pymysql和解析excel的一系列问题(版本不匹配) 单细胞RNA测序数据分析与可视化:从基础原理到高级应用 2. cef 及 cefcapi OB Cloud 云数据库V4.3:SQL +AI全新体验 Python训练营打卡——DAY22(2025.5.11) 【计算机网络】网络IP层 【Linux系统】第四节—详解yum+vim OpenCV进阶操作:指纹验证、识别 MySQL 数据库集群部署、性能优化及高可用架构设计 鱼眼相机生成-BEV鸟瞰图-入门教程 设计模式简述(十九)桥梁模式 Playwright 简介 探索虚拟化:云计算时代的资源优化之道 国务院关税税则委员会关于调整对原产于美国的进口商品加征关税措施的公告 习近平同巴西总统卢拉共同出席合作文件签字仪式 受贿3501万余元,中石油原董事长王宜林一审被判13年 俄乌拟在土耳其举行会谈,特朗普:我可能飞过去 中美大幅下调超100%关税,印巴四日“战争”复盘|907编辑部 菲律宾举行中期选举
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}