大模型训练时出现的梯度消失问题排查过程

在大模型训练过程中，梯度消失（Vanishing Gradient）是一个常见但棘手的问题。本文将结合实际案例，系统性地排查和解决该问题。

问题现象

在使用Transformer架构训练70B参数模型时，损失值在训练初期快速下降后趋于平稳，甚至出现震荡。通过可视化梯度发现，大部分层的梯度接近于0，尤其在前几层表现明显。

排查步骤

1. 检查初始化方式：

   • 默认使用Xavier初始化，尝试更换为He初始化

   import torch.nn as nn
   layer = nn.Linear(512, 512)
   nn.init.kaiming_uniform_(layer.weight, mode='fan_in', nonlinearity='relu')
   

2. 检查激活函数：

   • 将ReLU替换为GELU，观察梯度变化

3. 调整学习率：

   • 使用学习率预热策略，避免初始阶段学习率过高

   scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LinearLR(optimizer, start_factor=0.1, total_iters=1000)
   

4. 梯度裁剪与归一化：

   • 添加梯度裁剪防止梯度爆炸，同时保持梯度稳定性

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

解决方案

最终通过组合使用He初始化、GELU激活函数和学习率预热策略，成功缓解了梯度消失问题。在训练1000步后，各层梯度均保持稳定。

小结

梯度消失往往由多个因素叠加导致，需要从初始化、激活函数、优化器参数等维度综合排查。