微调过程中梯度爆炸问题解决

在大模型微调过程中，梯度爆炸是一个常见但棘手的问题，尤其在使用较大学习率或数据分布不均匀时容易出现。本文将分享几种有效的解决方法和最佳实践。

问题现象

梯度爆炸通常表现为损失值急剧增大、训练过程不稳定甚至NaN，特别是在微调大型语言模型（如LLaMA、BERT）时更为常见。

解决方案

1. 梯度裁剪（Gradient Clipping）

这是最常用且有效的手段之一：

# PyTorch示例
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
optimizer.step()

2. 学习率调整

使用较小的学习率或者动态学习率策略：

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=100,
    num_training_steps=total_steps
)

3. 梯度累积（Gradient Accumulation）

在显存受限情况下，可结合梯度累积减少单次更新幅度：

accumulation_steps = 4
for i, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(**batch)
    loss = outputs.loss / accumulation_steps
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

4. 模型初始化优化

确保模型参数初始化合理，避免极端值：

# 使用Xavier初始化
for name, param in model.named_parameters():
    if 'weight' in name:
        torch.nn.init.xavier_uniform_(param)

最佳实践建议

优先使用梯度裁剪配合学习率调度器组合方案
在训练早期阶段监控梯度范数变化
针对特定任务调整微调策略，如使用LoRA进行低秩适应

这些方法已在多个生产环境验证有效，可作为微调流程中的标准配置项。

Betty1 · 2026-01-08T10:24:58

梯度裁剪确实是最直接有效的手段，我之前在微调BERT时也遇到过损失飙升的问题，加了clip_grad_norm后就稳定多了。建议配合学习率调度一起用。

OldEar · 2026-01-08T10:24:58

动态学习率+梯度累积的组合很实用，特别是数据量大的时候。我一般会先用小lr跑几个epoch观察loss变化再逐步调大。

LongQuincy · 2026-01-08T10:24:58

模型初始化真的容易被忽视，我之前因为没注意权重初始化导致训练初期就爆炸了。现在都会加个xavier或者kaiming初始化。

WideData · 2026-01-08T10:24:58

LoRA微调对梯度爆炸的缓解效果很明显，尤其是任务相对简单时。可以先试试这个方法，比全量微调省心不少。

微调过程中梯度爆炸问题解决