在微调 Sentence Transformer 模型时，关键参数包括学习率、批量大小、epoch 数、优化器设置、损失函数选择和预热步数。这些参数直接影响训练的稳定性、收敛速度和最终的模型性能。调整它们需要在计算资源、避免过拟合和确保模型学习有意义的文本表示之间取得平衡。下面，我们将分解它们的作用和实际考虑因素。
学习率决定了模型在训练过程中更新权重的幅度。过高的学习率（例如，1e-3）可能会导致不稳定的更新，从而导致发散或性能不佳，而过低的学习率（例如，1e-6）可能会减慢收敛速度。一个典型的起始范围是 1e-5 到 1e-4。优化器（例如，AdamW）和权重衰减（例如，0.01）也很重要：权重衰减正则化模型以防止过拟合。预热步数在训练初期逐渐增加学习率，以稳定初始更新，这对于预训练模型尤其有用。例如，在 10% 的训练步骤中进行预热有助于避免突然的权重变化。
批量大小影响内存使用和梯度精度。较大的批量（例如，64-128）提供更平滑的梯度估计，但需要更多的 GPU 内存。较小的批量（例如，16-32）引入噪声，这有助于泛化，但可能会减慢收敛速度。Epoch 数决定了模型访问训练数据的频率。太少的 epoch（例如，1-2）有欠拟合的风险，而太多的 epoch（例如，20+）可能会过拟合，尤其是在小数据集上。对于语义相似性等任务，3-10 个 epoch 很常见。调整 epoch 取决于数据集的大小：较大的数据集可能需要较少的 epoch，因为每个批量包含更多不同的示例。
其他参数包括损失函数选择（例如，对比损失、三元组损失），它决定了模型如何学习嵌入。例如，三元组损失训练模型以区分锚点、正例和负例，而对比损失侧重于配对相似的示例。评估频率（例如，每 500 步）有助于监控验证性能，以便及早发现过拟合。梯度裁剪（例如，将范数裁剪为 1.0）可以防止在不稳定的训练场景中出现梯度爆炸。开发者应根据其特定数据和硬件约束来尝试这些设置，并通过迭代测试来验证更改。