LLM微调阶段模型初始化参数选择

LLM微调阶段模型初始化参数选择：安全视角下的最佳实践

在大模型微调过程中，模型初始化参数的选择直接影响着训练效果和安全性。本文将从安全工程师的角度，分析不同初始化策略的优劣，并提供可复现的测试方案。

初始化策略对比

Xavier初始化：适用于ReLU激活函数，通过从均匀分布中采样来保证权重方差的一致性。代码示例：

import torch.nn.init as init
layer = torch.nn.Linear(100, 50)
init.xavier_uniform_(layer.weight)

He初始化：专门针对ReLU激活函数优化，方差控制更精确。

init.he_uniform_(layer.weight)

安全考量因素

从安全测试角度看，不当的初始化可能导致梯度消失或爆炸，影响模型鲁棒性。建议使用torch.nn.init.kaiming_uniform_进行安全性验证测试。

复现步骤

1. 构建对比实验环境
2. 使用不同初始化方法训练相同数据集
3. 监控训练过程中的梯度变化
4. 评估模型在对抗样本下的表现

此方案可有效帮助安全工程师识别初始化参数对模型安全性的影响。