梯度累积的隐藏陷阱：Transformer库中梯度累积机制的缺陷与修正

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来源 ：DeepHub IMBA 本文 4000字 ，建议阅读 10分钟 本研究不仅指出了一个长期被忽视的技术问题，也为未来的模型训练实践提供了重要的优化方向。 在本地环境下对大规模语言模型（LLMs）进行微调时，由于GPU显存限制，采用大批量训练通常难以实现。为解决此问题，一般普遍会采用梯度累积技术来模拟较大的批量规模。该方法不同于传统的每批次更新模型权重的方式，而是通过在多个小批量上累积梯度，在达到预设的累积次数后才执行权重更新。这种方法有效地实现了大批量训练的效果，同时避免了常见的内存开销问题。 理论上设置批量大小为1并在32个批次上累积梯度，其效果应等同于直接使用批量大小32进行训练。但是实际研究发现，在使用主流深度学习框架（如Transformers）时，梯度累积方法往往导致模型性能显著低于直接使用大批量训练的结 ………………………………