超大模型训练中的参数初始化调优

在超大模型训练中，参数初始化是影响收敛速度和最终性能的关键环节。基于我们对万亿级参数模型的实践，分享几个实用的调优技巧。

1. 分层初始化策略 对于Transformer架构，我们采用分层初始化方案：

• 嵌入层使用标准正态分布（std=0.02）
• 位置编码初始化为0
• 其余层使用Xavier初始化

for name, param in model.named_parameters():
    if 'embedding' in name:
        nn.init.normal_(param, mean=0.0, std=0.02)
    elif 'positional_embedding' in name:
        nn.init.zeros_(param)
    else:
        nn.init.xavier_uniform_(param)

2. 权重缩放技巧 为避免梯度爆炸，对深层网络进行权重缩放：

• 使用ResNet风格的残差连接
• 在前向传播中对权重进行归一化处理

3. 实验配置建议

• 初始化后立即验证模型输出稳定性
• 使用小批量（batch_size=16）快速验证
• 记录不同初始化方法的收敛曲线

这些策略已在多个千亿参数模型上验证有效，建议在实际应用中结合具体架构进行微调。