Qwen2.5-VL模型微调中出现的NaN问题分析与解决方案

在基于Qwen2.5-VL大模型进行微调训练时，开发者可能会遇到一个典型问题：在计算注意力权重(attn_weights)时出现NaN值。这种情况通常发生在使用bf16混合精度训练的场景下。

问题现象

当对Qwen2.5-VL模型进行微调后，在推理测试阶段，某些测试数据会导致注意力权重计算过程中产生NaN值。具体表现为模型前向传播时，在计算softmax归一化前的注意力得分时出现数值异常。

根本原因分析

经过技术分析，这个问题主要源于以下几个方面：

1. bf16精度限制：bf16浮点格式仅有8位指数位，相比fp32的数值范围更小。在计算注意力得分时，如果输入值过大，容易导致数值溢出。

2. softmax数值稳定性：传统的softmax计算在遇到极大或极小的输入值时，容易产生数值不稳定问题，特别是在低精度计算环境下。

3. 梯度爆炸：在训练过程中，如果学习率设置不当或梯度裁剪不足，可能导致某些参数值异常增大，进而在推理时产生数值问题。

解决方案

针对上述问题，可以采取以下解决方案：

1. 使用fp32精度训练：

   • 将训练精度从bf16切换为fp32
   • 虽然会略微增加显存消耗，但能显著提高数值稳定性

2. 实现稳定的softmax计算：

   def stable_softmax(x):
       x = x - torch.max(x, dim=-1, keepdim=True)[0]
       return torch.nn.functional.softmax(x, dim=-1)
   

3. 调整训练超参数：

   • 适当降低学习率
   • 增加梯度裁剪阈值
   • 使用学习率预热策略

4. 数据预处理优化：

   • 检查输入数据范围
   • 确保输入数据经过适当的归一化处理

最佳实践建议

对于Qwen2.5-VL模型的微调，建议采用以下实践：

1. 初次微调时优先使用fp32精度，待模型收敛稳定后再尝试bf16
2. 实现自定义的稳定性检查机制，在训练过程中监控数值异常
3. 采用渐进式精度策略，初期使用fp32，后期切换为bf16加速训练
4. 在关键计算节点(如注意力机制)添加数值保护逻辑

通过以上方法，可以有效解决Qwen2.5-VL模型微调过程中出现的NaN问题，确保模型训练的稳定性和可靠性。