大语言模型微调过程中的梯度累积技巧

大语言模型微调中的梯度累积技巧

在大语言模型微调过程中，梯度累积是一种重要的优化技术，尤其在显存受限的环境下。本文将分享几个实用的梯度累积技巧。

核心原理

梯度累积通过将多个小批次的梯度进行累加，模拟更大批次的效果。这在显存有限时特别有效。

实际操作步骤

1. 设置累积步数：通常设置为2-8步
2. 调整学习率：保持总梯度大小不变，按累积步数缩放
3. 代码实现：

# 示例代码
accumulation_steps = 4
optimizer.zero_grad()
for i, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

关键技巧

• 动态调整：根据显存使用情况动态调整累积步数
• 梯度检查：定期检查累积梯度是否出现异常
• 混合精度配合：与FP16训练结合，进一步节省显存

这些技巧在实际部署中可显著提升训练效率。