大规模训练中的参数初始化策略

大规模训练中的参数初始化策略

在分布式大模型训练中，参数初始化策略直接影响收敛速度和最终性能。本文分享几个实用的初始化方法。

1. Xavier/Glorot 初始化

对于深度神经网络，推荐使用Xavier初始化：

import torch.nn.init as init
layer = torch.nn.Linear(100, 200)
init.xavier_uniform_(layer.weight)

2. Kaiming 初始化

针对ReLU等激活函数，Kaiming初始化效果更佳：

init.kaiming_uniform_(layer.weight, mode='fan_in', nonlinearity='relu')

3. 分布式环境下的优化策略

在多GPU场景下，建议使用模型并行时的均匀分布初始化：

# 按设备划分参数
for param in model.parameters():
    if param.requires_grad:
        torch.nn.init.normal_(param, mean=0.0, std=0.02)
        # 根据rank分布参数
        param.data = param.data + torch.randn_like(param.data) * 0.01

4. 实际调优建议

• 大模型训练中，使用较小的权重标准差（0.01~0.02）
• 混合精度训练时，注意初始化值的范围匹配
• 多GPU训练时，确保初始化结果在各设备上保持一致

这些策略已在多个百G级模型训练中验证有效，可直接用于生产环境。