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摘要
在基于语言模型即服务的提示词黑盒微调、机器学习模型超参数调节等优化任务中,由于解空间到性能指标之间的映射关系复杂多变,难以显式地构建目标函数,故常采用无梯度优化方法来实现寻优.解的准确、稳定评估是有效实施无梯度优化方法的关键,完成一次解的质量评估常要求在整个数据集上完整运行一次模型,且优化过程有时需要大量评估解的质量.随着机器学习模型复杂度以及训练样本量的不断增加,准确、稳定的解的质量评估时间成本与计算代价越来越高昂,这与绿色低碳机器学习与优化理念背道而驰.有鉴于此,提出了一种基于动态批量评估的绿色无梯度优化方法框架(greenderivative-freeoptimizationwithdynamicbatchevaluation,GRACE),基于训练子集的相似性,在优化过程中自适应动态调节评估解时使用的样本量,使得GRACE在保证优化性能的同时,降低优化成本与代价,达到绿色低碳高效的目标.在语言模型即服务提示词黑盒微调、模型超参数优化等实际任务上进行了实验验证,通过与一系列对比方法以及GRACE消融退化版算法进行比较分析,表明了GRACE的有效性、高效性、绿色低碳性.超参数分析结果表明了其具备超参数稳健性.
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