模型调优是提升自然语言处理（NLP）模型性能的关键步骤，以下是一些常用方法：
1. 超参数调整 🔧
- 学习率：控制模型训练速度，建议使用学习率调度器（如Cosine Annealing）
- 批大小：影响训练稳定性与速度，可尝试动态调整
- 正则化系数：防止过拟合，推荐使用L2正则化
2. 数据增强 🔄
- 回译：将文本翻译后再次翻译回原语言
- 同义词替换：使用WordNet等工具替换词汇
- 文本摘要：生成简短摘要作为训练数据
3. 模型压缩 📦
- 剪枝：移除冗余权重以减小模型体积
- 量化：将浮点数转换为低精度表示
- 知识蒸馏：用大模型指导小模型训练
4. 高级技巧 🛠
- 混合精度训练：结合FP16与FP32提升效率
- 动态损失加权：根据样本难度调整损失函数
- 多任务学习：融合相关任务优化模型泛化能力
如需深入学习，可访问模型调优实践指南了解具体案例。🎉