LLaMA2微调过程中出现loss不收敛问题分析
在开源大模型微调实践中，我们遇到一个典型的训练问题：LLaMA2模型在微调过程中loss值不收敛，甚至出现震荡现象。本文将详细记录该问题的排查过程和解决方案。
问题现象
使用HuggingFace Transformers库对LLaMA2进行微调时，观察到loss曲线呈现剧烈震荡而非平滑下降趋势，训练数epoch后loss依然保持在较高水平（约5-8之间），远高于预期值（通常应收敛至1以下）。
可复现步骤
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer, Trainer, TrainingArguments
import torch
# 初始化模型和分词器
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
# 设置训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./llama2-finetuned",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=4,
gradient_accumulation_steps=8,
warmup_steps=100,
logging_steps=10,
save_steps=500,
learning_rate=2e-5,
fp16=True,
logging_dir="./logs",
)
# 初始化Trainer
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
tokenizer=tokenizer,
)
# 开始训练
trainer.train()
排查过程
- 学习率设置：最初使用2e-5的学习率，尝试调整为1e-5后问题依旧存在。
- 梯度裁剪：添加了
max_grad_norm=1.0参数，但未见改善。 - 批次大小：将batch size从8减小到4，并增加gradient accumulation steps至8，依然无效。
根本原因与解决方案
经过深入排查，发现问题出在数据预处理上。原始数据集中存在大量重复文本和格式异常样本，导致训练不稳定。同时模型权重初始化不当也加剧了该问题。解决方法包括：
- 数据清洗：移除重复文本，清理格式错误的样本
- 学习率调整：使用余弦退火调度器
- 优化器调整：从AdamW改为AdamW8bit
from transformers import AdamW
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
# 优化器配置
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5, weight_decay=0.01)
# 学习率调度器
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=3000)
经过上述调整后，loss曲线趋于稳定，训练效果明显改善。
总结
在实际大模型微调工作中，应特别关注数据质量对训练稳定性的影响。建议建立完善的数据预处理流程，避免因数据问题导致的训练异常。
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