在使用 Qwen 进行微调时，若遇到 loss 值异常波动的情况，通常会严重影响模型训练效果和收敛速度。本文将结合实际案例，分析可能导致 loss 波动的常见原因，并提供排查与解决方法。
常见原因分析
1. 学习率设置不当
学习率过高会导致模型在最优解附近震荡，从而造成 loss 波动。建议使用学习率预热策略或采用自适应学习率算法（如 AdamW）。
from transformers import AdamW
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
2. 批次大小（batch size）不合理
过小的 batch size 会导致梯度估计不准确，增加训练过程中的噪声。推荐使用较大的 batch size，并根据显存调整。
3. 数据预处理问题
数据中存在异常值或标签错误也会导致 loss 波动。建议对输入数据进行清洗和验证。
# 示例：检查数据分布
import numpy as np
print(np.mean(labels), np.std(labels))
4. 模型过拟合或欠拟合
若模型在训练集上表现良好但在验证集上 loss 波动较大，可能是模型过拟合。可尝试增加 dropout 或使用早停机制。
排查步骤
- 查看 loss 曲线图：确认是否为持续性波动还是偶发性异常。
- 降低学习率重试：从 5e-5 逐步降至 1e-5，观察效果。
- 检查数据分布：确保输入数据无明显异常值。
- 调整 batch size：从 8 调整到 32 或更高，观察 loss 稳定性。
通过以上方法，通常可以有效缓解 Qwen 微调过程中的 loss 波动问题，提升训练稳定性。
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