当前位置: 首页 > news >正文 大模型都有哪些超参数 news 2025/7/3 11:21:17 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.dtcms.com/a/183623.html 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 MCP Streamable HTTP 传输层的深度解析及实战分析 前端npm包发布流程:从准备到上线的完整指南 虚拟内存:深入解析与性能优化 5G赋能应急响应:让救援更快、更智能、更精准 LeetCode 1550.存在连续三个奇数的数组:遍历 Oracle — 内置函数 数据库事务以及JDBC实现事务 sql的性能分析 嵌入式硬件篇---CAN 嵌入式硬件篇---UART
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}