Why Gradients Rapidly Increase Near the End of Training

在长时间运行的大规模语言模型（LLM）训练过程中，梯度范数会在训练接近尾声时迅速增加。在本文中，我们指出这种增长是由于权重衰减、归一化层和学习率调度器之间存在非预期的交互作用所导致的。我们提出了一种简单的修正方法，该方法不仅能够修正这一行为，还能在整个训练过程中实现更低的损失值。

论文试图解决在长时间大型语言模型（LLM）训练过程中，梯度范数在训练后期迅速增加的问题。这是一个新问题，特别是在大规模深度学习模型中，这种现象可能影响模型的稳定性和最终性能。

论文的关键思路是发现梯度范数的快速增加是由权重衰减、归一化层和学习率调度之间的意外交互引起的。为了解决这一问题，作者提出了一种简单的校正方法，该方法不仅能够缓解梯度范数的增长，还能在整个训练过程中降低损失值。相比现有研究，这篇论文通过深入分析优化器的行为，揭示了之前被忽视的机制，并提供了一个高效的解决方案。

论文通过精心设计的实验验证了校正方法的有效性，展示了其在多种LLM架构上的适用性。实验使用了常见的大规模数据集（如C4或Wikipedia），并在不同规模的模型上进行了测试。此外，作者开源了代码，方便社区复现结果并进一步研究。未来值得探索的方向包括将这种方法扩展到其他类型的深度学习任务，以及结合更复杂的优化策略进行改进。

最近的相关研究包括：1)《Understanding the Impact of Weight Decay in Deep Learning》探讨了权重衰减对模型训练的影响；2)《Normalization Layers: A Comprehensive Study》分析了归一化层的作用及其潜在问题；3)《Learning Rate Scheduling in Modern Deep Networks》研究了学习率调度策略与模型收敛的关系。这些工作共同构成了对深度学习优化器行为理解的基础，而本论文则在此基础上进一步揭示了三者交互的影响。