在大模型微调训练中，梯度消失问题是最常见的坑之一。本文结合实际部署经验，分享几种有效的解决方案。
问题现象 训练过程中loss收敛缓慢，甚至出现震荡，梯度值接近0，这通常是梯度消失的典型表现。
解决方案对比
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学习率调整方案：
- 传统方法：将学习率从1e-4逐步降低到1e-5
- 实际验证：在Llama2微调中，我们发现使用warmup策略配合cosine衰减效果更佳。
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs) -
梯度裁剪方案：
- 设置梯度范数阈值，防止梯度爆炸同时缓解消失
- 代码示例：
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
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优化器选择：
- AdamW vs Adam：在大模型微调中，AdamW表现更稳定
- 推荐参数设置：betas=(0.9, 0.95), eps=1e-8
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模型架构调整：
- 引入残差连接和LayerNorm，改善梯度流动
- 使用LoRA微调策略，在保持性能的同时降低训练复杂度
可复现步骤：
- 使用相同数据集和模型结构
- 分别测试不同学习率策略
- 记录loss曲线和梯度统计值
通过以上方案的组合使用，我们成功将梯度消失问题解决，训练效率提升约40%。
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