大模型微调中的训练稳定性保障

在大模型微调过程中，训练稳定性是决定微调效果的关键因素。本文将从损失函数监控、梯度裁剪、学习率调度等维度，对比分析不同策略对训练稳定性的提升效果。

核心问题

大模型微调中常见的不稳定现象包括：

• 损失值剧烈波动
• 梯度爆炸或消失
• 训练过程无法收敛

解决方案对比

1. 梯度裁剪（Gradient Clipping）

# PyTorch实现
for batch in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    loss = model(batch)
    loss.backward()
    torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
    optimizer.step()

2. 学习率预热+衰减策略

# 自定义学习率调度器
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LinearLR(
    optimizer, 
    start_factor=0.1, 
    total_iters=1000
)

3. 损失监控与早停机制

通过TensorBoard或wandb实时监控训练损失，设置损失阈值自动停止训练。

最佳实践建议

• 首选梯度裁剪配合学习率调度
• 建议使用动态学习率调整策略
• 结合验证集监控防止过拟合

这些方法在多个开源模型（如LLaMA、ChatGLM）微调实践中均能有效提升训练稳定性。