联合训练系统中模型参数优化策略踩坑

在多模态大模型联合训练中，参数优化策略的坑往往出现在训练初期的梯度冲突和学习率不匹配问题上。

踩坑经历： 最初采用统一学习率（0.001）训练图像-文本联合模型，发现图像分支loss下降缓慢，而文本分支loss剧烈震荡。通过分析发现，两个模态的参数更新步长差异巨大。

解决方案：

1. 分层学习率设置

# 为不同模块设置不同学习率
optimizer = torch.optim.Adam([
    {'params': model.image_encoder.parameters(), 'lr': 1e-5},
    {'params': model.text_encoder.parameters(), 'lr': 1e-4},
    {'params': model.fusion_layer.parameters(), 'lr': 1e-3}
])

2. 动态梯度缩放

# 根据loss比例动态调整梯度
loss_ratio = loss_text / (loss_image + 1e-8)
if loss_ratio > 2:
    loss_image *= 0.5  # 减小图像分支权重

3. 参数冻结策略 在前5000步冻结图像编码器，让文本分支先收敛，再逐步解冻。

关键教训：

• 不要忽视模态间参数规模差异
• 优化器配置必须考虑数据分布特性
• 混合训练初期需要更谨慎的参数调度策略

建议：在联合训练中建立参数更新监控机制，实时观察各分支loss变化趋势。