AI 大模型训练不收敛的常见原因与系统性调参策略 大家好，今天我们来深入探讨 AI 大模型训练过程中，经常遇到的一个难题：不收敛。我会从常见的导致不收敛的原因入手，并分享一套系统性的调参策略，帮助大家更好地解决这个问题。 一、不收敛的常见原因 大模型训练不收敛，通常表现为训练损失Loss不下降，或者下降到一定程度后停止，甚至出现震荡或上升的情况。导致这种情况的原因复杂多样，可以归结为以下几个方面： 数据问题: 数据质量差: 数据集中存在大量噪声、错误标注、异常值等，会严重干扰模型的学习过程。例如，图像分类任务中，错误标记的图像，或者文本分类任务中，语义不明确的文本。 数据分布不均衡: 训练数据中不同类别的数据量差异过大，会导致模型倾向于学习样本数量较多的类别，而忽略样本数量较少的类别。例如，在一个疾病诊断模型中，健康样本远多于患病样本。 数据预处理不当: 数据预处理方式选择不当，例如标准化、归一化等，可能会破坏数据的原始结构，影响模型的性能。 模型问题: 模型容量不足: 模型过于简单，无法充分学习数据的复杂特征，导致欠拟合。 模型结构不合理: 模型结构与任务不匹配，例如使用线性模型处理 …
如何构建自动化Prompt调参系统提升业务产出率
构建自动化Prompt调参系统提升业务产出率 各位朋友，大家好！今天我将分享如何构建自动化Prompt调参系统，以提升业务产出率。Prompt Engineering是利用大型语言模型(LLM)的关键技术，高质量的Prompt能显著提升LLM的输出质量，最终提升业务产出。然而，人工调参效率低，难以应对复杂的业务场景。自动化Prompt调参系统可以有效解决这些问题，实现Prompt的自动优化和迭代，从而提高业务产出率。 一、Prompt调参的挑战与必要性 1.1 Prompt Engineering 的重要性 Prompt是引导LLM生成期望输出的关键。一个精心设计的Prompt能够： 提高准确率： 减少LLM生成错误或无关信息的概率。 提高效率： 减少迭代次数，快速达到目标结果。 提高可控性： 使LLM的输出更符合特定业务需求。 1.2 人工调参的局限性 效率低下： 人工尝试不同的Prompt组合耗时费力。 主观性强： 调参结果受个人经验和认知的影响。 难以规模化： 无法快速应对大量不同的业务场景。 缺乏系统性： 难以记录和复用有效的Prompt。 1.3 自动化Prompt调参的优势 …