Peft项目中PeftModel在训练模式下生成文本异常问题分析

问题背景

在使用Peft项目对Mistral-7B-Instruct模型进行参数高效微调时，发现一个值得注意的现象：当PeftModel的is_trainable参数设置为True时，调用generate方法生成的文本会出现质量严重下降的问题。这个问题在训练过程中尤为明显，生成的文本变得毫无意义，完全不符合预期。

问题复现与验证

通过以下步骤可以复现该问题：

1. 加载预训练的基础模型
2. 加载训练好的Peft适配器
3. 将is_trainable参数设为True
4. 调用generate方法生成文本

base_model = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model, torch_dtype=torch.bfloat16)
peft_dir = "./foo"
device = "cuda"
model = PeftModel.from_pretrained(model, peft_dir, is_trainable=True).to(device)
inputs = tokenizer.encode("[INST]Sing a nice song.[/INST]", return_tensors="pt").to(device)
single_output = model.generate(inputs, max_length=5500, do_sample=True) 
print(tokenizer.decode(single_output[0]))

问题原因分析

经过深入调查，发现该问题与训练过程中添加的各种噪声注入机制有关，特别是以下几个方面：

1. NEFTune噪声注入：Peft在训练过程中会自动添加NEFTune噪声，这种噪声虽然有助于提高模型泛化能力，但会严重影响生成文本的质量。

2. Dropout机制：训练模式下启用的Dropout层会随机丢弃部分神经元，导致前向传播过程不稳定。

3. 梯度计算影响：训练模式下模型会保留梯度计算图，这与生成过程通常需要的无梯度环境相冲突。

解决方案

针对这个问题，Peft项目提供了明确的解决方法：

1. 禁用NEFTune：在生成文本前，需要显式移除NEFTune钩子：

trainer.neftune_hook_handle.remove()

2. 重新激活NEFTune：完成生成后，如需继续训练，应重新激活NEFTune：

trainer._trl_activate_neftune(trainer.model)

3. 使用评估模式：在生成文本前将模型切换到评估模式：

model.eval()

技术建议

对于需要在训练过程中进行文本生成的场景，建议：

1. 在生成前完整保存模型状态
2. 禁用所有噪声注入和Dropout机制
3. 使用torch.no_grad()上下文管理器
4. 生成完成后恢复原始训练状态

这种模式切换虽然增加了复杂度，但能确保生成质量与训练过程互不干扰。

总结

Peft项目中训练模式下的文本生成问题揭示了深度学习模型在不同模式下的行为差异。理解这些差异对于构建复杂的训练-生成混合流程至关重要。通过合理管理模型状态和训练组件，可以确保微调过程和生成过程都能发挥最佳效果。