什么是“梯度裁剪”及其在大模型训练中的作用？热门官方

更新于2025/12/1 11:15:25

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梯度裁剪（Gradient Clipping）是在反向传播后对梯度进行尺度限制的技术，防止梯度爆炸导致参数更新失控。常见方法有按值裁剪（设定阈值截断梯度分量）和按范数裁剪（限制梯度整体L2范数）。在训练深层Transformer或大batch场景时，梯度容易因链式求导放大，此时裁剪可保持优化稳定。GPT类模型训练普遍使用范数裁剪（如clip_norm=1.0），以确保跨数千亿参数的训练过程平稳收敛。

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