LLM微调中的梯度爆炸问题排查与解决过程

在LLM微调过程中，梯度爆炸是一个常见但棘手的问题。本文将通过具体案例展示如何排查和解决这一问题。

问题现象

在使用LoRA微调Qwen-7B模型时，训练过程中loss迅速飙升至无穷大，且梯度值异常巨大（>1e6）。这通常发生在微调初期，参数更新幅度过大。

排查步骤

1. 检查学习率设置：首先确认学习率是否过高。在LoRA微调中，建议初始学习率设置为1e-4或5e-5，避免使用默认的1e-3。

2. 启用梯度裁剪（Gradient Clipping）：这是最直接有效的解决方案。在训练循环中添加：

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

   通常设置为1.0或2.0。

3. 检查LoRA参数初始化：使用lora_alpha和r参数时，过大的lora_alpha值会导致梯度放大。建议将lora_alpha设置为r的值，避免过大倍增。

4. 监控梯度范数：在训练日志中记录每步梯度范数：

   grad_norm = torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=0)
   print(f"Gradient norm: {grad_norm}")
   

解决方案

通过上述调整，将学习率设为5e-5，并启用梯度裁剪后，训练稳定性显著提升，loss保持在合理范围内。对于Adapter微调，同样适用相同策略。

总结

梯度爆炸问题多源于学习率设置不当或缺乏梯度控制机制。在LLM微调中，建议始终启用梯度裁剪并谨慎选择学习率参数。