Проблемы при обучении LM с нуля: анализ ошибок потерь (loss) и работа с The Pile

Когда loss ведет себя странно: мой опыт обучения LM с нуля

Вы запускаете обучение GPT-подобной модели с нуля. Первые 400 шагов все идет отлично: loss плавно падает, градиенты в норме. А потом — бац — кривая потерь взлетает к небесам, как будто модель внезапно забыла все, что выучила. Знакомо? У меня такое было трижды, пока я не разобрался в корне проблемы.

Обучение языковой модели с чистого листа — это не тонкая настройка (fine-tuning), где можно взять готовые рецепты. Тут каждый шаг — потенциальная ловушка. Особенно когда работаешь с таким монстром, как The Pile от EleutherAI — 825 ГБ текста, разбитого на 30 шардов.

Диагноз: почему loss взрывается после 400 шагов?

В моем случае проблема была комплексной. Давайте разберем по пунктам.

1. DataParallel vs DDP: тихий убийца стабильности

На Windows (да, некоторые из нас работают и там) PyTorch DataParallel часто считается "простым" способом использовать несколько GPU. Но в обучении LM это путь в ад. DataParallel копирует модель на каждый GPU, разбивает батч, собирает градиенты на главной карте — и создает узкое горло в памяти и вычислениях.

# КАК НЕ НАДО ДЕЛАТЬ
model = MyLM()
if torch.cuda.device_count() > 1:
    print("Используем", torch.cuda.device_count(), "GPU!")
    model = nn.DataParallel(model)  # Вот здесь начинаются проблемы
model.cuda()

Почему это плохо? После определенного количества шагов (например, 400) накопленные ошибки округления и разная загрузка GPU приводят к рассинхронизации градиентов. Loss начинает "прыгать".

2. The Pile: датасет, который не влезает в память

The Pile — это не один файл. Это 30 файлов в формате .jsonl, каждый по 20-30 ГБ. Стандартный подход "загрузим все в память" не работает. Нужна потоковая загрузка.

Ошибка, которая сломает вам обучение:

# НИКОГДА ТАК НЕ ДЕЛАЙТЕ С THE PILE
try:
    with open("the_pile.jsonl", "r", encoding="utf-8") as f:
        all_data = [json.loads(line) for line in f]  # 825 ГБ в RAM? Удачи!
except MemoryError:
    print("Упс...")

1 Правильная настройка DDP (даже на Windows)

Забудьте про DataParallel. Вот рабочий конфиг для DDP, который запускается из одного скрипта.

import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

def train(rank, world_size, your_args):
    setup(rank, world_size)
    model = YourLM().to(rank)
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
    # ... ваш тренировочный цикл
    cleanup()

if __name__ == "__main__":
    world_size = torch.cuda.device_count()
    mp.spawn(train, args=(world_size, your_args), nprocs=world_size, join=True)

2 Потоковая загрузка The Pile без падения памяти

Мы не можем загрузить весь датасет. Решение — использовать итераторы и загружать шарды по очереди.

import json
from datasets import load_dataset  # Hugging Face datasets — спасение

# Самый простой способ — использовать библиотеку datasets
# Она автоматически скачает и будет потоково отдавать данные
dataset = load_dataset("monology/pile-uncopyrighted", split="train", streaming=True)

# Но если хотите ручное управление (например, для кастомного препроцессинга):
class PileStreamingDataset(torch.utils.data.IterableDataset):
    def __init__(self, shard_paths):
        self.shard_paths = shard_paths
    
    def __iter__(self):
        for shard_path in self.shard_paths:
            with open(shard_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                for line in f:
                    data = json.loads(line)
                    text = data["text"]
                    # Токенизируйте text здесь
                    yield tokenize(text)

Важный нюанс: при использовании DDP каждый процесс будет читать свой шард. Нужно явно разделить данные между рангами.

def __iter__(self):
    worker_info = torch.utils.data.get_worker_info()
    if worker_info is None:  # Single-process data loading
        start = 0
        end = len(self.shard_paths)
    else:  # In a worker process
        per_worker = len(self.shard_paths) // worker_info.num_workers
        worker_id = worker_info.id
        start = worker_id * per_worker
        end = start + per_worker if worker_id != worker_info.num_workers - 1 else len(self.shard_paths)
    
    # Теперь обрабатываем только свой диапазон шардов
    for idx in range(start, end):
        shard_path = self.shard_paths[idx]
        # ... загрузка и yield

3 Отладка взрывного loss: чек-лист

Если loss все равно ведет себя неадекватно, пройдите по этому списку.

• Градиенты взрываются (exploding gradients): Добавьте gradient clipping. torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
• Проблемы с оптимизатором: Для AdamW установите betas=(0.9, 0.95) и weight_decay=0.1. Learning rate начните с 3e-4 и используйте линейный warmup первые 500 шагов.
• Наны в loss: Включите детектирование: torch.autograd.set_detect_anomaly(True). Это замедлит обучение, но покажет, где появляются nan.
• Проверьте токенизацию: Убедитесь, что ваша токенизация не создает токены с ID, выходящими за пределы словаря модели. Это частая причина скачков loss.

Глубинные нюансы, о которых молчат туториалы

Одна из самых коварных проблем — это когда модель вроде обучается, но выдает бессвязный текст. Часто это связано не с loss, а с архитектурными решениями. Например, отсутствие нормализации в нужном месте. Если столкнулись с этим, посмотрите на то, как устроены современные архитектуры — иногда небольшие хаки меняют все.

FAQ: коротко о главном

Последний совет, который сэкономит вам месяц

Прежде чем запускать обучение на всем The Pile, сделайте прогон на крошечном датасете (например, на 0.1% данных). Убедитесь, что loss адекватно падает, память не течет, и градиенты обновляются. Это как тестовый стенд для вашего пайплайна.

И помните: странный loss — это не всегда плохо. Иногда модель просто наткнулась на сложный участок данных. Но если кривая напоминает Эверест, а не спуск с горки — возвращайтесь к этому гайду. Удачи в тренировке.