大模型训练中的尖峰（Spike）损耗：梯度裁剪、权重衰减与AdamW优化器的参数微调 大家好，今天我们来深入探讨大模型训练中一个常见且令人头疼的问题——尖峰损耗（Spike Loss）。 尖峰损耗指的是训练过程中损失函数突然急剧上升的情况，这往往预示着训练不稳定，甚至可能导致模型崩溃。今天我们主要围绕如何使用梯度裁剪、权重衰减以及AdamW优化器及其参数微调来缓解和避免尖峰损耗。 尖峰损耗的成因 在深入探讨解决方案之前，我们首先需要了解尖峰损耗的可能成因。导致尖峰损耗的原因有很多，但最常见的包括： 梯度爆炸： 这是最常见的原因。 当模型的参数更新幅度过大时，会导致损失函数剧烈变化，形成尖峰。梯度爆炸通常发生在深度网络中，尤其是在使用非饱和激活函数（如ReLU）时。 病态曲率： 损失函数可能存在一些病态的曲率区域，模型在这些区域内移动时会非常敏感，微小的参数变化就可能导致损失函数的大幅波动。 数据问题： 训练数据中可能存在异常值或者噪声，这些数据会导致梯度计算出现偏差，从而引发尖峰。 此外，数据批次分布不均匀，某些批次包含大量困难样本，也可能导致尖峰。 学习率过高： 学习率决定了参数更新 …