大模型训练中的梯度裁剪策略实践

大模型训练中的梯度裁剪策略实践

最近在参与一个大模型训练项目时，遇到了梯度爆炸的问题，尝试了多种优化方案，最终发现梯度裁剪是一个非常有效的解决方案。本文将记录踩坑过程和可复现的实践方法。

问题背景

在使用Transformer模型进行大规模预训练时，由于batch size较大、学习率设置不当等因素，训练过程中出现了梯度爆炸现象，loss值迅速变为NaN。经过排查，确认是梯度更新过大导致权重更新不稳定。

解决方案：梯度裁剪

采用torch.nn.utils.clip_grad_norm_方法进行梯度裁剪，具体实现如下：

import torch
import torch.nn.utils as utils

# 训练循环中添加梯度裁剪
for batch in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    
    # 梯度裁剪：最大范数为1.0
    utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
    
    optimizer.step()

实践心得

• 建议从max_norm=1.0开始尝试，逐步调整到合适值
• 可以结合梯度裁剪和学习率调度器使用效果更佳
• 在验证集上观察loss变化，避免过度裁剪导致训练不充分

避坑指南

• 不要盲目加大裁剪阈值，可能导致训练不稳定
• 注意梯度裁剪后仍需监控loss曲线

目前该方法已稳定运行超过50个epoch，loss收敛良好，值得推荐给有类似问题的同行。