大模型训练失败案例深度分析

大模型训练失败案例深度分析

在大模型训练过程中，我们遇到了一个典型的训练失败案例。该模型在训练初期表现良好，但在第15个epoch后开始出现显著的梯度爆炸问题，最终导致训练崩溃。

失败现象

训练损失值从约2.1急剧上升至超过1000，同时梯度范数达到1e6级别。通过检查发现，模型参数出现了数值溢出，部分权重值变为NaN。

根本原因分析

经过深入排查，问题根源在于学习率设置过高（初始学习率为0.001）和梯度裁剪策略不当。在训练过程中，我们未启用梯度裁剪，导致梯度在反向传播时急剧放大。

复现步骤

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer = nn.Linear(1000, 1000)
    
    def forward(self, x):
        return self.layer(x)

# 模拟数据
model = SimpleModel().cuda()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # 高学习率
loss_fn = nn.MSELoss()

for epoch in range(20):
    # 模拟大batch size训练
    for i in range(100):
        x = torch.randn(512, 1000).cuda()
        y = torch.randn(512, 1000).cuda()
        
        optimizer.zero_grad()
        output = model(x)
        loss = loss_fn(output, y)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        if i % 10 == 0:
            print(f"Epoch {epoch}, Step {i}, Loss: {loss.item()}")

解决方案

1. 调整学习率至0.0001
2. 添加梯度裁剪：torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
3. 使用学习率调度器

通过以上调整后，模型训练恢复正常，损失值稳定下降。此案例提醒我们在大模型训练中必须谨慎设置超参数，并建立完善的监控机制。