大模型微调过程中出现的训练不稳定问题分析

在大模型微调过程中，训练不稳定是一个常见但棘手的问题。本文将从数据、模型结构和训练策略三个方面进行对比分析，并提供可复现的调试方法。

问题现象

训练过程中loss震荡剧烈，甚至出现nan值；验证集指标波动大，难以收敛。

原因分析

1. 学习率设置不当

• 高学习率导致梯度爆炸：在微调时直接使用预训练的lr可能不适用
• 低学习率导致收敛缓慢：尤其当预训练模型参数已接近最优时

2. 数据分布问题

• 小批量数据存在噪声：小样本训练易受极端值影响
• 类别不平衡：某些类别占比过低，导致梯度偏向

对比实验与解决方案

实验设置

使用Llama3微调代码示例，对比不同策略：

# 原始设置 - 不稳定
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

# 优化后 - 稳定
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5, weight_decay=0.01)

调试步骤

1. 降低学习率：从5e-5降到1e-5，观察loss曲线变化
2. 添加权重衰减：设置weight_decay=0.01，防止过拟合
3. 梯度裁剪：torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
4. 使用AdamW优化器：相比Adam更稳定

数据处理建议

• 使用数据增强减少样本噪声
• 采用动态batch size，根据loss调整
• 增加训练轮数，观察是否收敛

总结

通过合理调整超参数和数据处理方式，可以有效缓解微调过程中的不稳定性。建议结合社区讨论经验，持续优化训练策略。

注：以上代码仅为示例，具体配置需根据实际任务进行调整。