大模型训练中的梯度累积与更新

最近在尝试训练一个7B参数的大语言模型时，遇到了一个非常典型的梯度相关问题。在使用较小的batch size（比如8）进行训练时，模型收敛非常缓慢，loss下降几乎停滞。

问题分析

通过检查训练日志发现，虽然每轮迭代都计算了梯度，但实际更新步长太小，导致学习效率低下。这正是典型的梯度累积不足问题。

解决方案

我采用了以下两种方法进行优化：

方法一：手动梯度累积（推荐）

# 模拟梯度累积过程
accumulation_steps = 4
optimizer.zero_grad()
for i, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()  # 注意：这里是累积而不是更新
    
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()  # 每累积4步才更新一次参数
        optimizer.zero_grad()

方法二：使用PyTorch的Gradient Accumulation

# 更优雅的方式
from torch.cuda.amp import GradScaler
scaler = GradScaler()

for i, batch in enumerate(dataloader):
    with autocast():
        outputs = model(batch)
        loss = criterion(outputs, targets)
    
    # 梯度累积处理
    scaler.scale(loss).backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        scaler.step(optimizer)
        scaler.update()
        optimizer.zero_grad()