大模型微调中的梯度裁剪策略效果评估

在大模型微调过程中，梯度裁剪（Gradient Clipping）作为一种重要的稳定训练策略，被广泛应用于防止梯度爆炸问题。本文将通过对比实验评估几种常见梯度裁剪方法在LLaMA系列模型微调中的效果。

实验设置

我们使用Hugging Face的Transformers库对LLaMA-2 7B模型进行微调，任务为情感分类。训练数据集为IMDb电影评论数据集，batch size设为16，学习率设置为2e-5。

梯度裁剪策略对比

1. 全局梯度裁剪（Global Clipping）：在每次反向传播后，对所有参数的梯度进行裁剪。

optimizer.step()
# 全局梯度裁剪
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

2. 参数级梯度裁剪（Parameter-wise Clipping）：对每个参数组分别进行裁剪。

for group in optimizer.param_groups:
    torch.nn.utils.clip_grad_value_(group['params'], clip_value=0.5)

3. 无梯度裁剪：不进行任何梯度裁剪操作，作为基线。

实验结果

通过对比训练损失和验证准确率，发现全局梯度裁剪在防止梯度爆炸方面表现最佳，但可能导致收敛速度略微下降。参数级裁剪在特定参数组上效果显著，但需要更多调参工作。

结论

梯度裁剪是大模型微调中不可或缺的技巧，选择合适的裁剪策略可有效提升训练稳定性与最终性能。