大模型训练中梯度消失与爆炸的规避策略 大家好，今天我们来深入探讨大模型训练过程中一个至关重要的问题：梯度消失和梯度爆炸。这两种现象是深度学习模型训练的拦路虎，尤其是在层数较多的Transformer架构中更为常见。理解并有效缓解它们，是成功训练大模型的关键。 1. 梯度消失与梯度爆炸的本质 首先，我们需要明确梯度消失和梯度爆炸的根源。在反向传播过程中，每一层的梯度都会乘以该层的权重矩阵（以及激活函数的导数）。 梯度消失： 如果权重矩阵的值小于1，或者激活函数的导数很小（例如，Sigmoid函数在输入值较大或较小时导数接近于0），那么梯度在经过多层传播后会变得越来越小，最终趋近于0。这导致浅层网络的权重更新非常缓慢甚至停止更新，模型无法有效学习。 梯度爆炸： 另一方面，如果权重矩阵的值大于1，或者激活函数的导数很大，那么梯度在经过多层传播后会变得越来越大，最终导致权重更新过大，模型训练不稳定甚至崩溃。 可以用如下公式简单表达： ∂Loss/∂w1 = ∂Loss/∂y_n * ∂y_n/∂y_{n-1} * … * ∂y_2/∂y_1 * ∂y_1/∂w1 其中 ∂Loss/∂w1 …