微调过程loss为0， grad_norm为nan

[lychee-2724540853]

提交前必须检查以下项目

• [X] 请确保使用的是仓库最新代码（git pull）
• [X] 已阅读项目文档和FAQ章节并且已在Issue中对问题进行了搜索，没有找到相似问题和解决方案。
• [X] 第三方插件问题：例如llama.cpp、text-generation-webui等，建议优先去对应的项目中查找解决方案。

问题类型

模型训练与精调

基础模型

Llama-3-Chinese-8B（基座模型）

操作系统

Linux

详细描述问题

在自己数据集上进行微调，但是训练过程loss为0，grad_norm为nan，请问是什么问题？

依赖情况（代码类问题务必提供）

# 请在此处粘贴依赖情况（请粘贴在本代码块里）

运行日志或截图

[iMountTai]

开启bf16了吗?

[lychee-2724540853]

是的，按照提供的参数脚本训练的 @iMountTai

[iMountTai]

确认一下数据长度和你设置的max_seq_lenth是否匹配，可能是因为你的output并没有计入logits

[auroralsun]

I ran into the same situation where I had limited the length of the data set to 3000 and max_length to 4096

[zzb1185]

请问解决了吗？目前我也遇到了同样的问题

[chenmonster]

Chinese-LLaMA-Alpaca-3 提供的脚本没出现这个问题，但是使用 unsloth 提供的llama3训练脚本生成的lora模型，再次训练会出现这个问题。

[chenmonster]

使用 kigner/ruozhiba-llama3-tt 数据集在 hfl/llama-3-chinese-8b-instruct-v2 上训练也出现了这个问题，暂时找到解决办法...

[auroralsun]

I ran into the same situation where I had limited the length of the data set to 3000 and max_length to 4096

用LLAMA-factory训练了，一切正常

[leonunix]

{'loss': 3.3183, 'grad_norm': nan, 'learning_rate': 1.707941929974381e-08, 'epoch': 0.0}
{'loss': 0.0, 'grad_norm': nan, 'learning_rate': 1.707941929974381e-07, 'epoch': 0.0}
我这也是一样的问题。

[leonunix]

通过升级bitsandbytes到最新，问题解决 bitsandbytes 0.42.0

升级到 bitsandbytes 0.43.1

[aa200647963]

我也遇到了这个问题，升级了bitsandbytes之后并没有解决

[leonunix]

@aa200647963 你试试用Instruct的tokenizer。

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