开源大模型训练时出现梯度爆炸问题处理

在开源大模型微调过程中，梯度爆炸是一个常见但棘手的问题。本文将通过实际案例分享处理方法。

问题现象

训练过程中loss突然变为NaN或inf，梯度值异常增大，模型无法收敛。

根本原因

1. 学习率设置过高
2. 权重初始化不当
3. 梯度裁剪缺失
4. 输入数据分布异常

复现步骤

# 1. 设置高学习率测试
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=1e-2)

# 2. 缺少梯度裁剪
for batch in dataloader:
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()  # 梯度爆炸风险

解决方案

1. 降低学习率：尝试1e-5到1e-4范围
2. 添加梯度裁剪：

# 在optimizer.step()前添加
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

3. 检查数据预处理：确保输入值在合理范围内
4. 使用梯度累积：减少每次更新的batch size

最佳实践

• 建议使用学习率调度器
• 定期监控梯度范数
• 采用混合精度训练避免数值溢出