GLM-4模型序列分类任务中的NaN问题分析与解决方案

问题背景

在使用GLM-4大语言模型进行序列分类任务时，开发者可能会遇到一个常见的技术问题：模型输出的logits值出现NaN（非数值）情况。这个问题主要出现在使用ChatGLMForSequenceClassification类进行文本分类任务时，特别是在添加自定义分类头后。

问题现象

当开发者尝试将GLM-4模型用于序列分类任务时，通常会观察到以下现象：

1. 模型输出的logits值全为NaN
2. 训练过程中梯度回传后参数变为NaN
3. 即使手动初始化分类头参数，训练后仍会出现NaN值

根本原因分析

经过技术分析，这个问题主要由以下几个因素导致：

1. 分类头参数未正确初始化：当应用ChatGLMForSequenceClassification类时，系统会自动添加一个分类头，但该分类头的参数可能没有经过适当的初始化。

2. 数据类型不匹配：部分开发者错误地将input_ids和attention_masks转换为bfloat16格式，而实际上这些输入应该保持默认的数据类型。

3. 数值稳定性问题：大语言模型在特定层（如LayerNorm）的计算中可能出现数值不稳定的情况，特别是在混合精度训练环境下。

解决方案

针对上述问题，开发者可以采取以下解决方案：

1. 更新模型版本：确保使用最新版本的GLM-4模型，该问题已在后续版本中得到修复。

2. 正确设置输入数据类型：input_ids和attention_masks应保持默认数据类型，不要强制转换为bfloat16。

3. 分类头参数初始化：如果问题仍然存在，可以手动初始化分类头的参数：

   # 手动初始化分类头
   if hasattr(model, 'classifier'):
       torch.nn.init.xavier_uniform_(model.classifier.weight)
       if model.classifier.bias is not None:
           torch.nn.init.zeros_(model.classifier.bias)
   

4. 梯度裁剪：在训练过程中添加梯度裁剪，防止梯度爆炸：

   torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
   

5. 混合精度训练调整：如果使用混合精度训练，可以尝试调整scaler的设置或暂时禁用混合精度以排查问题。

最佳实践建议

1. 始终使用模型的最新版本
2. 保持输入数据的默认类型
3. 在训练初期监控logits值和梯度情况
4. 对于自定义分类任务，考虑先在小批量数据上验证模型行为
5. 使用稳定的学习率和适当的优化器设置

总结

GLM-4模型在序列分类任务中出现的NaN问题通常与模型实现细节和训练配置相关。通过理解问题的根本原因并采取相应的解决措施，开发者可以有效地解决这一问题，充分发挥GLM-4模型在文本分类任务中的强大能力。建议开发者在遇到类似问题时，首先检查模型版本和输入数据格式，再逐步排查其他可能的原因。