大模型微调中模型参数初始化策略踩坑

在大模型微调实践中，模型参数初始化策略往往被忽视，但却是影响训练效果的关键因素。最近在进行LLaMA模型微调时，遇到了严重的梯度消失问题，经过排查发现是初始化策略不当导致。

问题复现

使用LoRA微调方法时，我们采用默认的torch.nn.init.kaiming_uniform_初始化权重，但在训练500个steps后，loss曲线出现剧烈震荡，且收敛速度极慢。

核心问题

通过对比实验发现：

1. 默认初始化：使用torch.nn.init.xavier_uniform_导致梯度消失
2. LoRA层初始化不当：未正确设置Adapter层的权重初始化

解决方案

# 正确的LoRA参数初始化方法
def init_lora_weights(module):
    for name, param in module.named_parameters():
        if 'lora' in name:
            if 'weight' in name:
                torch.nn.init.kaiming_uniform_(param, a=math.sqrt(5))
            elif 'bias' in name:
                fan_in, _ = torch.nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(param)
                bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0
                torch.nn.init.uniform_(param, -bound, bound)

最佳实践

建议在微调前统一初始化策略，优先使用kaiming_uniform_或xavier_uniform_，并确保LoRA层权重范围合理。该问题在生产环境部署时尤为关键，需提前测试验证。