调优

大家好，我是小寒今天给大家分享机器学习中的一个关键知识点，超参数调优超参数调优是机器学习中调整模型超参数以优化模型性能的过程。 超参数是用户在模型训练前需要手动设置的参数，与训练过程中通过算法自动调整的参数（如神经网络中的权重）不同。 这些超参数直接控制着训练过程和模型的行为，例如学习率、隐藏层的数量、隐藏层的节点数等。

光明实验室基础智能研究团队携手新加坡国立大学最新突破——大语言模型的规模化联邦全参数调优，为大语言模型(LLMs)的联邦学习开辟了全新篇章！其中共一第一作者是光明实验室基础智能研究团队负责人，共一第二作者是新加坡国立大学博士生，均师从新加坡国立大学的Bryan Low教授。论文链接：, ：（LLMs）已在众多实际应用中变得不可或缺。然而，在规模化环境下对这些模型进行微调，尤其是在数据隐私和通信效率…