基本信息
文件名称：自动超参数优化：让模型自行寻找最优训练配置.docx
文件大小：78.15 KB
总页数：33 页
更新时间：2026-01-05
总字数：约2.69万字
文档摘要
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《自动超参数优化：让模型自行寻找最优训练配置》
课题分析与写作指导
本课题《自动超参数优化：让模型自行寻找最优训练配置》旨在解决当前深度学习与大模型训练领域中，人工调参成本高昂、效率低下且依赖专家经验的核心痛点。随着模型参数量从亿级迈向万亿级，超参数的搜索空间呈指数级扩张，传统的网格搜索或随机搜索已无法满足需求。本课题的核心内容在于研发一套智能化的自动化超参调优系统，该系统需集成先进的优化算法（如贝叶斯优化、进化算法等）、分布式训练调度机制以及早停策略，以实现对大模型训练配置的自动寻优，从而显著降低计算资源消耗与人力投入，提升模型产出的标准化与性能上限。
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