大模型训练中的梯度更新策略分享

在大模型训练中，梯度更新策略的优化对训练效率和收敛速度有着直接影响。以下分享几个实用的调优经验。

1. 梯度裁剪策略 在分布式训练中，梯度爆炸是常见问题。建议使用全局梯度裁剪：

# PyTorch示例
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

实际应用中，可先观察梯度范数分布，设置合适的裁剪阈值。

2. 动态学习率调整 采用余弦退火策略：

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

结合warmup机制更佳：

warmup_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LinearLR(optimizer, start_factor=0.1, total_iters=1000)

3. 梯度同步优化 在多机训练中，使用梯度压缩技术减少通信开销：

# 示例代码
with torch.no_grad():
    for param in model.parameters():
        param.grad = param.grad.to(torch.float16)  # 降低精度传输

建议先在小规模数据集上验证策略效果，再应用到大规模训练任务中。