大模型微调中的训练稳定性提升

大模型微调中的训练稳定性提升

在大模型微调过程中，训练稳定性是影响最终效果的关键因素。近期在实际项目中遇到了训练loss震荡、梯度爆炸等问题，经过一系列排查和优化后，总结出以下几点经验。

问题现象

使用Llama2-7B进行下游任务微调时，loss曲线出现剧烈震荡，甚至在几个epoch后开始发散。初步怀疑是学习率设置不当或数据分布异常。

解决方案与步骤

1. 梯度裁剪（Gradient Clipping）

   optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
   # 添加梯度裁剪
   torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
   

2. 学习率预热 + 余弦衰减

   from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup
   scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
       optimizer,
       num_warmup_steps=1000,
       num_training_steps=total_steps
   )
   

3. 检查数据分布

   • 使用torch.histc()查看输入序列长度分布
   • 适当截断长序列以避免梯度不稳定

4. 混合精度训练

   from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
   scaler = GradScaler()
   
   with autocast():
       outputs = model(input_ids)
       loss = criterion(outputs, labels)
   
   scaler.scale(loss).backward()
   scaler.step(optimizer)
   scaler.update()
   

结论

通过上述方法组合使用，训练稳定性得到显著提升，loss曲线趋于平滑。建议在大模型微调时优先考虑梯度裁剪和学习率调度策略。

注意：以上方案需根据具体任务调整超参数，如batch size、warmup steps等。