大模型微调中的模型初始化策略踩坑记录
最近在做大模型微调项目时，遇到了一个令人头疼的问题：微调后的模型性能远不如预期。经过深入排查，发现是模型初始化策略出了问题。
问题背景
我们使用Llama2进行金融文本分类任务的微调。最初采用默认的随机初始化方式，训练了几个epoch后，loss值始终无法下降到合理范围，甚至出现nan值。
踩坑过程
在社区大佬指导下，我尝试了几种初始化策略：
- 直接加载预训练权重（失败）
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
# 直接微调，结果loss异常
- 使用LoRA初始化（成功）
from peft import LoraConfig, get_peft_model
config = LoraConfig(
r=8,
lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj", "v_proj"],
lora_dropout=0.01,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, config)
- 自定义权重初始化（部分成功）
# 仅对特定层进行特殊初始化
for name, module in model.named_modules():
if isinstance(module, nn.Linear):
if "lm_head" in name:
torch.nn.init.normal_(module.weight, mean=0.0, std=0.02)
关键发现
在社区讨论中了解到，直接微调大模型时，如果初始化不当很容易导致梯度爆炸或消失。推荐使用LoRA等参数高效微调方法，配合正确的学习率调度策略。
最佳实践建议
- 微调前确保预训练权重加载正确
- 优先考虑LoRA、Adapter等轻量级微调方法
- 合理设置学习率和warmup步数
- 定期检查梯度范数防止爆炸
这些经验教训提醒我们：大模型微调绝不是简单的参数调整，初始化策略同样关键！
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