OpenBMB/OmniLMM多图单轮对话训练中Loss突降为零问题分析

问题现象

在OpenBMB/OmniLMM项目的多图单轮对话全量SFT(Supervised Fine-Tuning)训练过程中，部分开发者遇到了一个异常现象：训练过程中的loss值突然降为零。从训练日志截图可以看到，loss从正常值突然变为0.0000，且后续训练中持续保持为零值。

问题复现条件

根据多位开发者的反馈，该问题具有以下特征：

1. 多卡训练环境下更容易出现（8卡训练频繁出现，4卡训练较少出现，单卡训练基本不出现）
2. 主要发生在全量SFT训练场景
3. 部分开发者在LoRA微调时也遇到了类似问题
4. 与视觉模块的调优设置相关

可能原因分析

结合开发者反馈和技术分析，可能导致loss突降为零的原因包括：

1. 多卡同步问题：在多GPU训练时，梯度同步或数据分发可能出现异常，导致loss计算失效
2. 视觉模块训练不稳定：当同时调优视觉和语言模块时，可能出现训练动态失衡
3. 序列长度设置不当：输入序列的有效长度设置过短可能导致loss计算被跳过
4. 混合精度训练问题：FP16/AMP训练中可能出现数值下溢或计算异常

解决方案

多位开发者提供了已验证有效的解决方案：

1. 关闭视觉模块调优：将tune_vision参数设置为false可以避免该问题
2. 改用LoRA微调：部分开发者反馈从全量微切换为LoRA微调后问题消失
3. 调整训练配置：减少训练卡数（如从8卡改为4卡）可降低问题发生概率
4. 检查序列长度：确保输入序列的有效长度设置合理

技术建议

对于遇到类似问题的开发者，建议采取以下调试步骤：

1. 首先尝试简化实验配置（如单卡运行、关闭视觉调优）确认问题是否消失
2. 检查训练数据预处理流程，确保输入数据的格式和长度符合预期
3. 监控训练过程中的梯度变化，确认是否存在梯度消失或爆炸
4. 尝试不同的精度设置（如关闭AMP或切换为FP32训练）

总结

OpenBMB/OmniLMM在多图单轮对话训练中出现的loss突降问题，主要与多卡训练同步和视觉模块调优相关。通过调整训练策略和模型配置，开发者可以有效地规避这一问题。该案例也提醒我们，在多模态模型训练中需要特别注意不同模块间的训练动态平衡。