MLX与PyTorch在Transformer模型训练中的收敛性差异分析

在深度学习框架MLX与PyTorch的对比实践中，我们发现了一个值得关注的技术现象：使用相同架构的Transformer模型在两个框架下表现出显著不同的训练收敛特性。本文将深入分析这一现象的技术原因，并探讨解决方案。

问题现象

在MLX框架下训练的Transformer模型在第二个迭代周期后出现了收敛停滞的问题，而PyTorch版本则能持续优化。具体表现为：

• PyTorch模型损失值能稳定下降至0.1左右
• MLX模型损失值在1.0附近徘徊
• 训练曲线在初期就出现明显分化

根本原因分析

经过技术团队的深入调查，发现了多个导致这一差异的关键因素：

1. 张量维度顺序差异
   MLX默认采用batch-first的维度顺序，而示例代码中保留了PyTorch风格的sequence-first处理，导致模型前向传播计算出现偏差。正确的MLX实现应该去除所有不必要的转置操作。

2. 优化器实现差异
   MLX的Adam优化器默认不进行偏置校正(bias correction)，这在某些场景下会影响收敛性能。相比之下，PyTorch的Adam实现包含了这一重要特性。

3. 模型容量差异
   MLX的Transformer实现中，MLP层的默认维度为4倍模型维度(1024)，而PyTorch版本固定为2048，这导致了模型表达能力的细微差别。

4. 输出归一化处理
   MLX的TransformerEncoder和TransformerDecoder默认会对输出进行归一化，这一行为与PyTorch不同，虽然对最终结果影响不大，但也是需要考虑的实现差异。

解决方案与实践建议

针对上述问题，我们推荐以下解决方案：

1. 正确的维度处理实现
   在MLX中应确保使用batch-first的维度顺序，重写前向传播逻辑，避免不必要的转置操作。

2. 自定义优化器策略
   对于需要偏置校正的场景，可以自行实现带校正的Adam优化器。同时，采用学习率预热策略也能显著改善收敛性能。

3. 模型参数调整
   根据实际需求，可以调整MLP层的维度设置，确保模型容量与PyTorch版本相当。

4. 训练策略优化
   使用学习率调度器，特别是线性预热策略，可以有效缓解优化器差异带来的影响。例如设置从0到1e-3的100步线性预热。

技术启示

这一案例揭示了深度学习框架间细微实现差异可能导致的显著性能差别。在实际工程实践中，我们建议：

1. 深入理解所用框架的默认行为和实现细节
2. 对于关键模型组件，进行细致的跨框架验证
3. 保持对优化算法实现的敏感性
4. 合理使用训练策略来弥补框架差异

通过系统性地分析和解决这些问题，开发者可以更好地在不同框架间迁移模型，确保训练过程的稳定性和性能一致性。