踩坑记录：微调过程中遇到的模型梯度消失问题

踩坑记录：微调过程中遇到的模型梯度消失问题

在使用LoRA进行大语言模型微调时，我们遇到了一个令人头疼的问题——梯度消失。这个问题不仅导致训练效果不佳，还让整个训练过程变得异常缓慢。

问题现象

在对7B参数的LLM进行LoRA微调时，观察到损失值在训练初期下降很快，但随后迅速趋于平稳，甚至出现震荡。通过检查梯度分布发现，大部分参数的梯度接近于零，只有少数参数有显著梯度变化。

复现步骤

1. 环境准备：使用transformers 4.30+版本，PyTorch 2.0
2. LoRA配置：设置r=8, alpha=16, dropout=0.1
3. 训练代码：

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import Trainer

config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=16,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none"
)
model = get_peft_model(model, config)

trainer = Trainer(
    model=model,
    train_dataset=train_dataset,
    args=training_args
)
trainer.train()

解决方案

经过排查，我们发现以下几点关键因素：

1. 学习率设置不当：将学习率从5e-4调整为2e-4，并使用cosine_with_restarts调度器
2. LoRA参数初始化问题：修改lora_alpha为r的两倍（即alpha=16对应r=8）
3. 梯度裁剪：添加max_grad_norm=1.0防止梯度爆炸

最终配置

config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=16,  # 关键调整
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none"
)

通过以上调整，训练过程中的梯度分布恢复正常，损失值稳定下降，微调效果显著改善。