大模型训练时出现梯度爆炸的应对方法

在大模型训练过程中，梯度爆炸是一个常见但棘手的问题。当梯度值异常增大时，会导致模型参数更新失衡，训练过程不稳定甚至崩溃。

常见原因

1. 学习率设置过高
2. 参数初始化不当（如Xavier/He初始化不合适）
3. 梯度裁剪缺失
4. 模型深度过大导致的梯度消失/爆炸

解决方案与复现步骤

1. 梯度裁剪（Gradient Clipping）

这是最直接有效的手段，通过限制梯度的最大范数来防止爆炸。

import torch.nn.utils.clip_grad_norm_

# 在每次反向传播后执行
clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

2. 学习率调整

使用学习率调度器动态调整：

from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)
# 在每个epoch后调用scheduler.step()

3. 参数初始化优化

使用Xavier或He初始化：

import torch.nn.init as init
for m in model.modules():
    if isinstance(m, nn.Linear):
        init.xavier_uniform_(m.weight)

最佳实践建议

• 建议从较小的学习率开始（如1e-4）
• 每个epoch监控梯度范数变化
• 使用混合精度训练减少内存占用并稳定训练

通过以上方法组合使用，可以有效缓解梯度爆炸问题，提高模型训练稳定性。