LoRA参数冻结策略引发的梯度消失现象

在LLM微调工程化实践中，LoRA参数冻结策略是降低计算成本的有效手段。然而，在实际应用中我们遇到了一个典型问题：当冻结比例过高时，模型出现梯度消失现象。

问题复现步骤：

1. 使用Llama2-7B模型进行微调
2. 采用LoRA方案，冻结90%参数（仅保留10%可训练参数）
3. 训练过程中观察到损失函数值异常缓慢下降
4. 梯度分析显示大部分层的梯度接近于零

代码示例：

from peft import LoraConfig, get_peft_model

class LoRAConfig:
    lora_alpha = 32
    lora_dropout = 0.1
    r = 8
    target_modules = ['q_proj', 'v_proj']  # 常见的LoRA模块
    
# 冻结大部分参数后进行训练
model = get_peft_model(base_model, LoraConfig(**LoRAConfig.__dict__))
# 训练时发现梯度异常

解决方案：

• 适当增加LoRA秩r值（如从8调整至32）
• 减少冻结比例，保留更多可训练参数
• 在训练初期使用更高的学习率

该问题提醒我们：LoRA参数冻结虽能节省资源，但需平衡冻结程度与模型表达能力。