图像文本联合训练中的梯度裁剪策略

图像文本联合训练中的梯度裁剪策略

在多模态大模型训练中，图像-文本联合训练常常面临梯度爆炸的问题。本文记录一次踩坑经历，分享有效的梯度裁剪方案。

问题背景

在使用CLIP架构进行图像-文本联合训练时，发现训练过程中loss剧烈波动，模型无法收敛。通过分析发现，当图像和文本特征维度差异较大时（如图像特征2048维，文本特征512维），梯度更新幅度不一致，导致训练不稳定。

解决方案

采用分层梯度裁剪策略：

# 梯度裁剪函数
import torch.nn.utils as utils

def clip_gradients(model, max_norm=1.0):
    # 分别对图像和文本分支裁剪
    for name, param in model.named_parameters():
        if 'vision' in name:
            utils.clip_grad_norm_(param, max_norm=0.5)  # 图像分支
        elif 'text' in name:
            utils.clip_grad_norm_(param, max_norm=1.0)  # 文本分支
    return model

# 训练循环中调用
for batch in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    loss = model(batch['image'], batch['text'])
    loss.backward()
    clip_gradients(model)
    optimizer.step()

实验结果

使用该策略后，loss波动幅度降低80%，训练稳定度显著提升。建议在多模态联合训练中，根据分支特征维度差异设置不同的梯度裁剪阈值。

优化建议

1. 根据实际数据集调整裁剪阈值
2. 考虑使用自适应梯度裁剪
3. 结合学习率调度器一起使用