LoRA微调中梯度裁剪参数设置技巧

在LLM微调实践中，LoRA（Low-Rank Adaptation）因其参数效率高、训练成本低而备受青睐。然而，在实际应用中，梯度裁剪参数的设置直接影响模型收敛性和稳定性。

核心问题：当使用LoRA微调时，梯度爆炸或消失现象频发，特别是在大规模数据集上。

解决方案：

1. 初始设置：推荐将max_grad_norm设置为1.0或2.0（默认通常为1.0）
2. 动态调整策略：

   # 示例代码
   optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
   
   # 在训练循环中
   torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
   

3. 分阶段调优：初始阶段使用较大值（如2.0），后期逐步减小至1.0或0.5
4. LoRA特定优化：由于LoRA仅更新低秩矩阵，建议单独对LoRA参数设置梯度裁剪

   # 仅对LoRA层应用裁剪
   lora_params = [p for n, p in model.named_parameters() if 'lora' in n]
   torch.nn.utils.clip_grad_norm_(lora_params, max_norm=0.5)
   

实践建议：建议从1.0开始，根据验证集性能动态调整，确保收敛稳定且泛化能力强。