Prompt - 1 二、在大标注集上寻参 我以前经过过一轮调参，是基于54个评测样本（queries.txt），过程中发现的最优的参数是这一组： 0.641241 {'es_bias': '7.214', 'es_exponent': '0.2025', 'text_bias': '4.0', 'text_exponent': '1.584', 'text_translation_weight': '1.4441', 'knn_text_weight': '0.1', 'knn_image_weight': '5.6232', 'knn_tie_breaker': '0.021', 'knn_bias': '0.0019', 'knn_exponent': '11.8477', 'knn_text_bias': '2.3125', 'knn_text_exponent': '1.1547', 'knn_image_bias': '0.9641', 'knn_image_exponent': '5.8671'} 这一组参数分布比较极端，text_bias太大（文本项得分事0~1的，加上4被稀释的很大），图片的exponent太大，不过在这个数据集上面确实是最好的，我觉得有过拟合的可能，因此要扩大数据集，先扩展标注集，然后使用扩展的标注集，继续进行寻参。 因此新建了一个标注集合，标注任务也已经完成：Clothing Filtered 771。请启动寻参任务，把任务跑起来，以后等程序跑完了应该能拿到寻参结果，下次你可以结合程序执行的结果进行结论分析。 至于调参方式，请参考以前的一轮调参： 我当时的调参需求： 请对coarse_rank fusion公式进行调参： 目前的baseline是这一组，Primary_Metric_Score: 0.637642： coarse_rank: ... fusion: es_bias: 10.0 es_exponent: 0.05 text_bias: 0.1 text_exponent: 0.35 text_translation_weight: 1.0 knn_text_weight: 1.0 knn_image_weight: 2.0 knn_tie_breaker: 0.3 knn_bias: 0.2 knn_exponent: 5.6 knn_text_bias: 0.2 knn_text_exponent: 0.0 knn_image_bias: 0.2 knn_image_exponent: 0.0 评估指标在/data/saas-search/artifacts/search_evaluation/batch_reports/batch_20260415T150754Z_00b6a8aa3d.md 请以这个为基准，发散思维，进行宽一点的范围调参。因为每次重启、评测都需要几分钟，请写一个调参的框架，基于框架、设定好多组参数、写好脚本，每轮收集效果自动的调整参数分布（因为笛卡尔积、多种参数调参成本太高，因此考虑贝叶斯调参等方法通 过多轮迭代通过脚本自动收敛） 每次调整参数后需要重启backend （有时候重启backend后eval-web好像也挂了，如果有可以追查原因并修复） ./restart.sh backend 注意：请你调试脚本、进行一轮分析，最终要沉淀一套调参脚本，我下次可以重新跑（还是针对这组参数调参），能自动迭代（调整参数分布）、收集每组参数的指标、调优到最优的参数组合。 你当时给出的调参脚本（ “种子实验 + 随机探索 + 基于历史最优分布的自适应采样”反复迭代。搜索范围已经放宽，新增了多组偏离 baseline 很远的 seed，也保留了 baseline 附近抖动，适合长时间慢慢收敛。）： 长时间自动调参脚本已经配好，核心文件是： - 调参主程序：scripts/evaluation/tune_fusion.py - 宽范围搜索空间：scripts/evaluation/tuning/coarse_rank_fusion_space.yaml - 后台长跑启动脚本：scripts/evaluation/start_coarse_fusion_tuning_long.sh - 续跑脚本：scripts/evaluation/resume_coarse_fusion_tuning_long.sh - 使用说明：scripts/evaluation/tuning/README.md 直接启动一轮： ./scripts/evaluation/start_coarse_fusion_tuning_long.sh 如果想跑更久一点： MAX_EVALS=48 BATCH_SIZE=3 CANDIDATE_POOL_SIZE=512 RUN_NAME=coarse_fusion_long_001 \ ./scripts/evaluation/start_coarse_fusion_tuning_long.sh 看日志： tail -f artifacts/search_evaluation/tuning_launches/.log 看结果目录： ls artifacts/search_evaluation/tuning_runs// 续跑： ./scripts/evaluation/resume_coarse_fusion_tuning_long.sh 每轮会自动做这些事： - 生成一批候选 coarse_rank.fusion 参数 - 写入配置并重启 backend - 检查 eval-web，必要时自愈拉起 - 跑评测并收集 Primary_Metric_Score - 更新 trials.jsonl、leaderboard.csv、summary.md - 基于历史结果调整下一轮采样分布 上面只是历史的寻参任务的参考。现在请你使用新的数据集来进行寻参。 要注意的是这个数据集比较大，因此每一轮行参任务耗时会比较长，进行大范围的精细的搜索不太可取。考虑仔细分析上次寻参的结果，在已有成果上，进行精细搜索，如果已有成果还不太够，可以在小数据集上进行粗搜，然后再到大数据集上寻参。 Response - 1 跑完了，这个 `run_dir` 已经完成，没有在继续运行的调参进程。 结果目录： - [summary.md](/data/saas-search/artifacts/search_evaluation/tuning_runs/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z/summary.md) - [leaderboard.csv](/data/saas-search/artifacts/search_evaluation/tuning_runs/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z/leaderboard.csv) - [trials.jsonl](/data/saas-search/artifacts/search_evaluation/tuning_runs/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z/trials.jsonl) **结论** 1. 这轮 18 个 live eval 全部跑满了。 见 [summary.md](/data/saas-search/artifacts/search_evaluation/tuning_runs/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z/summary.md:11) 2. 大集 `clothing_top771` 上，最优仍然是 fusion-only baseline，`Primary_Metric_Score=0.487476`。 见 [summary.md](/data/saas-search/artifacts/search_evaluation/tuning_runs/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z/summary.md:17) 3. 这轮优化器已经很接近 baseline，但没有超过。 最接近的是： - `bo_012 = 0.485027` - `bo_018 = 0.484691` - `bo_013 = 0.483849` 与 baseline 的差距分别是 `-0.002449`、`-0.002785`、`-0.003627` 4. 小集上那种“极端参数”没有迁移成功。 典型例子： - `seed_low_knn_global = 0.447485` - `seed_legacy_bo340 = 0.477537` - `seed_bigset_text_stable = 0.449802` 说明大集不支持此前那类明显更激进的形态。 **怎么解读这轮** 这轮最重要的收获不是“找到新最优”，而是把大集上的有效区间摸清了。 大集上表现较好的候选，虽然具体值不同，但有几个共同点： 1. `text_bias` 普遍很低。 排名前几的候选大多在 `0.02 ~ 0.10` 附近，baseline 的 `0.1` 并不吃亏。 这和小集里 `text_bias=4.0` 的方向明显相反。 2. `es_exponent` 往往比 baseline 更高。 baseline 是 `0.05`，而靠前候选很多在 `0.15 ~ 0.28`。 这说明大集上 lexical 这一路适度增强是有价值的，但提升幅度还不足以抵消其它项的副作用。 3. `text_translation_weight` 往往高于 baseline。 靠前候选多数在 `1.3 ~ 1.7`，比 baseline 的 `1.0` 明显更高。 这是这轮最值得保留的信号之一。 4. `knn_image_weight` 可以比 baseline 更高，但不能只靠“强图像+极端非线性”硬推。 很多接近最优的点把 `knn_image_weight` 提到了 `4+`，但最终仍没超过 baseline。 说明 image 通路能帮忙，但必须和其它项配平。 5. `knn_bias` 低值是一个信号，但不是充分条件。 不少高分候选把 `knn_bias` 压得很低，甚至接近 `0`。 但单独走“低 knn_bias + 低 knn_exponent”的路线并不好，`seed_low_knn_global` 已经证伪了这一点。 6. `knn_text_exponent` 和 `knn_image_exponent` 从 `0` 放开后，能接近 baseline，但还没形成稳定优势。 靠前候选里这两个参数经常被拉高，说明它们不是完全无用；但从结果看，它们更像是“补偿项”，不是决定性增益项。 **对上次担心的过拟合，这轮能下什么判断** 可以比较明确地说： - 小集 54 条上得到的极端解，确实存在明显过拟合迹象。 - 到 771 条大集后，最稳的仍是原 baseline 一类的“温和融合”方案。 - 但是 baseline 也不是绝对最优形态，至少有两类方向值得继续缩圈： - 更高的 `es_exponent` - 更高的 `text_translation_weight` **下一轮缩圈建议** 我建议不要再做同样宽度的 14 维长跑了，信息已经够了。下一轮可以做“baseline 附近精修”。 建议缩圈到这组范围： - `es_bias: 7.5 ~ 11.5` - `es_exponent: 0.12 ~ 0.28` - `text_bias: 0.01 ~ 0.15` - `text_exponent: 0.20 ~ 0.55` - `text_translation_weight: 1.20 ~ 1.75` - `knn_text_weight: 0.75 ~ 1.35` - `knn_image_weight: 1.2 ~ 4.8` - `knn_tie_breaker: 0.18 ~ 0.32` - `knn_bias: 0.001 ~ 0.25` - `knn_exponent: 3.5 ~ 8.0` - `knn_text_bias: 0.001 ~ 0.3` - `knn_text_exponent: 0.4 ~ 1.3` - `knn_image_bias: 0.001 ~ 0.35` - `knn_image_exponent: 2.0 ~ 5.8` 如果要更激进地降成本，我建议直接冻结这几个： - `text_bias=0.1` - `knn_tie_breaker=0.24~0.30` 小范围 - `knn_text_bias` 缩很小 - `knn_image_bias` 缩很小 然后重点打这 6 个： - `es_exponent` - `text_translation_weight` - `knn_image_weight` - `knn_bias` - `knn_exponent` - `knn_text_exponent` **额外发现** 流程上还有一个问题，这轮后半段 `bo_018` 在成功前重复失败了很多次，主要是： - `build_annotation_set.py batch` 非零退出 - 少量 `restart.sh backend` 非零退出 不过守护逻辑最终还是把任务跑完了。这个从 [summary.md](/data/saas-search/artifacts/search_evaluation/tuning_runs/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z/summary.md:30) 的 failures 和 daemon log 都能看到。说明“自动续跑”已起作用，但评测链路本身还不够干净。 如果你愿意，我下一步可以直接继续两件事里的一个： 1. 按这轮结论，给你生成一个 `clothing_top771_v2` 缩圈搜索空间并启动下一轮 2. 先处理 `build_annotation_set.py batch` 偶发失败的问题，减少下一轮长跑中的无效重试 **参数列表（4 套）** - `baseline`（top771 最优，`seed_baseline`） - `es_bias: 10.0`, `es_exponent: 0.05` - `text_bias: 0.1`, `text_exponent: 0.35`, `text_translation_weight: 1.0` - `knn_text_weight: 1.0`, `knn_image_weight: 2.0`, `knn_tie_breaker: 0.3` - `knn_bias: 0.2`, `knn_exponent: 5.6` - `knn_text_bias: 0.2`, `knn_text_exponent: 0.0` - `knn_image_bias: 0.2`, `knn_image_exponent: 0.0` - `54 条上得到的极端解`（`seed_legacy_bo234`） - `es_bias: 7.214`, `es_exponent: 0.2025` - `text_bias: 4.0`, `text_exponent: 1.584`, `text_translation_weight: 1.4441` - `knn_text_weight: 0.1`, `knn_image_weight: 5.6232`, `knn_tie_breaker: 0.021` - `knn_bias: 0.0019`, `knn_exponent: 11.8477` - `knn_text_bias: 2.3125`, `knn_text_exponent: 1.1547` - `knn_image_bias: 0.9641`, `knn_image_exponent: 5.8671` - `bo_012`（`Primary_Metric_Score=0.485027`） - `es_bias: 6.6233`, `es_exponent: 0.2377` - `text_bias: 0.049`, `text_exponent: 0.4446`, `text_translation_weight: 1.6236` - `knn_text_weight: 1.0344`, `knn_image_weight: 1.3565`, `knn_tie_breaker: 0.212` - `knn_bias: 0.0052`, `knn_exponent: 4.4639` - `knn_text_bias: 0.1148`, `knn_text_exponent: 1.0926` - `knn_image_bias: 0.0114`, `knn_image_exponent: 5.2496` - `bo_018`（`Primary_Metric_Score=0.484691`） - `es_bias: 8.8861`, `es_exponent: 0.2794` - `text_bias: 0.0189`, `text_exponent: 0.2`, `text_translation_weight: 1.7178` - `knn_text_weight: 1.7459`, `knn_image_weight: 4.2658`, `knn_tie_breaker: 0.2814` - `knn_bias: 0.001`, `knn_exponent: 1.4923` - `knn_text_bias: 4.0`, `knn_text_exponent: 0.9309` - `knn_image_bias: 0.01`, `knn_image_exponent: 5.8289` **怎么找（可复现）** - 从 `leaderboard.csv` 找（含分数+参数一行全）：`artifacts/search_evaluation/tuning_runs/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z/leaderboard.csv` - 例：`rg '^2,bo_012,' artifacts/search_evaluation/tuning_runs/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z/leaderboard.csv` - 从 `trials.jsonl` 找（最权威，调参器实际写入的 params）：`artifacts/search_evaluation/tuning_runs/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z/trials.jsonl` - 例：`rg '\"name\": \"bo_012\"' artifacts/search_evaluation/tuning_runs/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z/trials.jsonl` - 例：`rg '\"name\": \"seed_legacy_bo234\"' artifacts/search_evaluation/tuning_runs/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z/trials.jsonl` **已补到 `config.yaml`** - 我已把这 4 套参数作为“注释 presets”补在 `coarse_rank.fusion` 旁边：`config/config.yaml:236` - 注意：你当前 `config/config.yaml` 里 `coarse_rank.fusion` 的生效值是 `knn_bias=0.6 / knn_exponent=0.4`，更像 `seed_low_knn_global`，不是本次大集最优的 baseline。 # request 2 固定这些参数（不再参与寻参）： es_bias: 6.62, es_exponent: 0.24 text_bias: 0.05 text_exponent: 0.445, text_translation_weight: 1.0 knn_text_weight: 1.0, knn_image_weight: 1.35, knn_tie_breaker: 0.212 knn_bias: 0.0052, 然后对以下参数进行寻参： knn_exponent（0.3-6.0） knn_text_bias (0.0~0.3) knn_text_exponent (0.2 ~ 3.0) knn_image_bias (0.0~0.3) knn_image_exponent (1.0~7.0) 设计好搜参脚本后跑起来，注意程序启动起来之后要检测是否运行稳定了，确保可以长时间运行直到全部跑完