LLM微调过程中模型权重初始化问题

LLM微调过程中模型权重初始化问题

在大模型微调过程中，权重初始化是影响模型性能的关键环节。不当的初始化策略可能导致梯度消失、训练不稳定等问题。

常见初始化方法对比

import torch
import torch.nn as nn

# Xavier初始化
def xavier_init(m):
    if isinstance(m, nn.Linear):
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
        nn.init.zeros_(m.bias)

# Kaiming初始化
def kaiming_init(m):
    if isinstance(m, nn.Linear):
        nn.init.kaiming_uniform_(m.weight, mode='fan_in', nonlinearity='relu')
        nn.init.zeros_(m.bias)

# 正态分布初始化
def normal_init(m):
    if isinstance(m, nn.Linear):
        nn.init.normal_(m.weight, mean=0.0, std=0.01)
        nn.init.zeros_(m.bias)

安全考量

在安全测试场景下，建议使用可复现的初始化策略，避免因随机性导致的安全测试结果不一致。对于敏感数据处理的模型微调，应确保初始化过程符合最小权限原则，防止通过初始化信息推断训练数据特征。

推荐实践

1. 根据网络结构选择合适的初始化方法
2. 在生产环境中使用固定种子保证可复现性
3. 定期审计初始化策略对模型安全的影响