给出基于贝叶斯优化的搜索空间定义，并说明如何设置初始采样点。 - 问题详情 - 创脉思

解读

在大模型落地过程中，超参数（学习率、LoRA 秩、批大小、提示模板温度、Top-p、知识检索阈值等）组合空间巨大，暴力网格搜索成本无法接受。贝叶斯优化（Bayesian Optimization，BO）用高斯过程（GP）或 Tree-Parzen Estimator（TPE）构建代理模型，通过采集函数（EI、PI、UCB）在不确定性高且期望收益大的区域采样，用<30 次迭代即可逼近最优。面试官想确认两点：

你能否把业务指标（PPL、Reward、BLEU、业务转化率）形式化为黑盒目标函数 f(x)，并给出高维混合搜索空间的合法定义；
你能否结合国产算力与预算限制，设计初始采样策略，避免早期样本冗余或遗漏关键区域，同时保证后续 GP 回归核矩阵非奇异。

知识点

搜索空间（Search Space）
- 连续维度：学习率 log10-uniform[1e-5, 1e-3]、Temperature uniform[0.1, 1.0]、Dropout uniform[0.0, 0.2]
- 整数维度：LoRA 秩 quniform{4,8,16,32,64}、Beam Size randint{1,5}
- 类别维度：优化器 {AdamW, AdaFactor, Lion}、调度器 {linear, cosine, constant}
- 条件维度：仅当“启用知识外挂”=True 时，检索阈值∈[0.65,0.95] 才生效，需用**条件空间（Conditional Space）**描述，如 HPOLib2 或 Optuna 的 CategoricalDistribution + Trial.suggest_float 机制。
- 约束：显存≤40 GB 时，批大小×序列长度≤常量；用**约束贝叶斯优化（cBO）**把不可行区域惩罚为 -∞。
初始采样点（Initial Design）
- Sobol 序列在低偏差、高维下均匀铺点，适合国产 GPU 池 8～16 卡并行，一次性跑完初始阶段；
- 若业务先验强（如历史实验库），用拉丁超立方 + 候选重采样把先验均值附近 30 % 预算加权，剩余 70 % 探索边界；
- 当目标噪声大（线上 A/B 波动 5 %），采用批量贝叶斯优化（q-EI），初始点≥2×维度+1，保证 GP 核矩阵满秩；
- 在华为 Ascend 910B或寒武纪 MLU370 上，若卡间拓扑 NUMA 不统一，初始点需拆成≤8 的整除批次，避免通信竞争导致早期评估失真。
工程落地
- 用Optuna 3.x或腾讯太极 HPO 框架，后端接自研 LLMOps 工作流：
  – 实验追踪：MLflow + MySQL 存 Trial；
  – 资源调度：Volcano + Kubernetes，按 1 实验 1 Pod，SideCar 实时采显存、功耗；
  – 早停：连续 3 次 EI<1e-4 且代理模型 RMSE<0.5 % 触发，释放算力。
- 代理模型选Matern 5/2 核比 RBF 更抗过拟合；高维分类多时用TPE替代 GP，把 20+ 维拆成分组贝叶斯优化（G-BO），每轮只优化 5 维活跃子空间。

答案

“我会按以下三步落地：
第一步，定义搜索空间。把业务目标‘人类一致性胜率≥85 %’形式化为 f(x)，x 包含 11 维：

lr ∈ log10-uniform[-5, -3]
lora_r ∈ {4,8,16,32,64}
batch ∈ {16,32,64,128} 且受显存≤40 G 的线性约束 2×batch×seq_len≤524288
temp ∈ uniform[0.1,1.0]
top_p ∈ uniform[0.6,1.0]
opt ∈ {AdamW, AdaFactor, Lion}
sched ∈ {linear, cosine, constant}
dropout ∈ uniform[0.0,0.2]
use_rag ∈ {True,False}
retrieve_thres ∈ uniform[0.65,0.95] 仅当 use_rag=True 时生效（条件维度）
beam ∈ {1,2,3,4,5}

第二步，设置初始采样。预算 24 卡×1 天≈200 GPUh，允许 40 次评估。采用Sobol 序列生成 22 个点，再加 2 个业务先验极值点（历史最佳 LoRA 秩 16、温度 0.3）作为初始，共 24 点。所有初始点经可行性检查后一次性并行跑完，记录均值+方差。

第三步，迭代优化。用GP+Matern5/2 核拟合，采集函数选约束 EI，每轮 q=4 批量推荐，迭代 4 轮即可收敛。若某轮最佳点连续 2 轮 EI<1e-4 且观测噪声 σ<0.3 %，触发早停，输出最优超参及代理模型文件（pkl），供后续增量微调复用。”

拓展思考

多目标贝叶斯优化：当既要提升 Rouge-L 又要压缩推理耗时，可用ParEGO或q-NSGA-II，把耗时作为第二目标，搜索帕累托前沿，再按线上流量成本选折中点。
迁移 HPO：若公司已有 7B 模型最优超参，用RGPE（Rank-based GP Ensemble）把源任务后验加权到 13B 任务，初始采样点可减少 50 %，节省华为云 3 万元算力。
强化采样安全：在生成式场景，若超参采样导致幻觉率>5 %即触发合规红线，可在采集函数里加入安全约束屏障（Barrier Function），把不安全区域概率密度直接置零，实现安全贝叶斯优化（Safe-BO）。