DeepSeekR1训练方法怎样进行超参数调优

DeepSeek R1训练时的超参数调优可参考以下方法：

1. 温度参数：取值0-1，控制输出随机性。低温（0.2-0.5）适合事实性问题，保证准确性；高温（0.7-1.0）适合创造性任务，激发创意，中文场景推荐0.6-0.7。
2. top-p参数：核采样概率阈值，取值0-1。较低值（如0.7-0.8）可使输出更确定性，较高值（0.9-1.0）能保留更多有效关键词，提升多样性，通用场景可设为0.95。
3. 最大生成长度：根据任务需求设置，单位为token（1token≈1.5中文字）。短文本（如短信）可设为128-256，长文本（如小说）可设为1024，需注意过长会影响推理速度。
4. 学习率：一般采用2e-5，可结合课程学习策略动态调整，如先以较高学习率快速收敛，再降低学习率微调。
5. batch_size：根据硬件资源调整，较大的batch_size可提高训练效率，但需注意显存占用，推荐32-128。
6. 优化器：推荐使用AdamW，设置合适的权重衰减（如0.01）防止过拟合。
7. 混合精度训练：采用BF16+FP32混合精度策略，可降低内存占用，提升训练速度。

调优时建议采用“小步快跑”策略，先固定部分参数，逐步调整其他参数，同时结合实际任务需求和硬件资源进行优化。