从Scaling Law视角探索大语言模型训练的最优超参.pdf

1、 从Scaling Law视角探索大语言模型训练的最优超参演讲人：阶跃星辰 郑文镇传统超参数调优的痛点与成本超参曲面的凸性特征与实验细节Step-Law的提出和拟合公式的误差分析和对比Step-Law的全面泛化性训练数据与结果的全面开源共创01传统超参数调优的痛点与成本第一章节大模型时代的挑战性能卓越，但训练不易大模型的价值和前景大模型的价值和前景大语言模型（LLMs）在自然语言处理、内容生成、智能助手、科学研究等领域展现出惊人能力，能够实现更自然的交互、更精准的理解、更强大的创造力，为各行业带来变革。大模型的训练成本大模型的训练成本需要海量GPU集群进行长时间训练，硬件投入和能源消耗巨大，训

2、练周期长达数周甚至数月，迭代速度慢（例如，训练一个千亿参数模型可能需要数百万美元的计算资源，耗时数月）超参数调优的重要性超参数调优的重要性训练中的超参数（如学习率、批大小、优化器选择等）直接影响模型训练的效率和最终性能。不合适的超参数会导致训练不稳定、收敛速度慢、甚至训练失败，浪费大量资源。传统超参数调优的痛点效率低下，资源黑洞手动调参：经验依赖与盲目试错高度依赖经验：调参过程往往依赖研究人员的经验和直觉，缺乏系统性的理论指导。盲目试错：面对庞大的超参数空间，只能通过不断尝试不同的组合，效率低下且难以找到最优解。难以复现：调参过程记录不完整，导致实验结果难以复现，浪费时间和资源。网格搜索与随机

3、搜索：穷举策略的算力瓶颈网格搜索：在预定义的超参数网格中穷举所有可能的组合，计算量随超参数数量呈指数级增长。随机搜索：随机选择超参数组合进行尝试，虽然避免了穷举，但仍然缺乏方向性，效率不高。算力瓶颈：面对大模型训练的巨大算力需求，传统的穷举式搜索方法显得力不从心，成为性能提升的瓶颈。资源浪费：试错成本与机会成本GPU空转：大量GPU资源被用于无效的超参数组合尝试，造成算力资源的极大浪费。时间成本：漫长的调参周期延缓了模型迭代和产品上线，错失市场机会。机会成本：研究人员将大量时间投入到繁琐的调参工作中，无法专注于更具创新性的研究。过度拟合：调优策略的泛化性困境针对性调优：传统调优往往针对特定数据

4、集和任务，追求在特定条件下的最优性能。泛化性不足：针对特定数据集调优的超参数，可能在新数据集或任务上表现不佳，导致模型泛化能力下降。领域适应性差：在数据分布发生变化时，需要重新进行超参数调优，难以适应复杂多变的实际应用场景。调参成本量化学习率大小的权衡现代LLM使用计划式学习率调度预热(Warm-up)阶段衰减(Decay)阶段稳定(Constant)阶段一个学习率计划的效果只能在完整训练后才能评估批量大小的权衡批量大小影响:内存使用优化稳定性并行效率不同批量大小需要匹配不同学习率寻找最佳组合需要多次完整训练调优成本量化典型LLM训练单次运行:数百/数千GPU数周/数月时间数十/数百万美元一组

5、超参测试失败=巨大资源浪费调参失误导致的训练不稳定可能在数周后才被发现！行业实践案例GPT-3(175B)训练:单次训练成本约1200万美元超参调优可能需要5-10次完整训练总调优成本可达上亿美元研究动机降低调参成本，提升模型性能核心问题核心问题先前超参数调优工作往往忽视训练过程中的关键变量（如token数），导致结果不全面。学习率（lr）与批大小（bs）的联合关系未被充分探索，调参依赖零散经验，效率低下。泛化性验证不足，现有方法难以适应不同模型架构、规模或数据分布。局限性举例局限性举例部分研究仅关注单一超参（如学习率或批大小），缺乏系统性分析。如P（Maximal Update Parame

6、trization）等方法虽提出随模型宽度缩放的粗略规律，但需先在小模型上试验，扩展到大模型时仍需大量试错。缺乏一个综合考虑模型参数规模（N）、数据集规模（D）、学习率（lr）和批大小（bs）的普适性指导框架。研究价值研究价值填补空白提出一个全面的超参数缩放规律（Step Law），直接量化lr和bs与N、D的关系。无需从小模型试错起步，预测误差低于0.1%，大幅降低计算成本。提升效率与性能通过系统研究3700+3700+模型模型，揭示超参曲面的普适规律，减少调参试错。验证泛化性，适用于不同模型架构、形状和数据分布