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LLM 你能从简单的数据中学习吗？

发布于：2024-06-17 编辑：匿名来源：网络

》本内容讨论了在训练大型语言模型（LLM）时观察到的一个有趣现象，即损失曲线意外地呈现出阶梯状模式。

这种模式通常表明存在错误，引起人们对潜在错误的担忧在对问题的调查中，包括上下文长度变化和位置编码方法，作者偶然发现了一篇博客文章，该文章表明阶梯式损失曲线可能是过度拟合的标志，其中模型从很少的示例中学习而不是泛化。

这一假设挑战了对LLM训练的传统理解，其中过度拟合表现为训练和验证损失之间的差异。

本内容的重要性在于探索LLM如何从最少的数据中学习，这对模型泛化和预测具有重要意义。

LLM 你能从简单的数据中学习吗？

这种洞察对于对LLM训练和表现的细微差别感兴趣的人工智能从业者和研究人员来说可能特别有价值。

》 - SFT训练后的Loss曲线由于未知原因呈阶梯状。

- 通过阅读博客和个人反思，发现Loss在每个时期的突然下降。

- 我以前遇到过类似的Loss曲线，但它是由错误。

- 怀疑该问题可能与上下文长度、Transformers 库和 RoPE 位置编码有关 - Discord 上的其他人报告了类似的奇怪的Loss曲线，加深了对 Transformers 库问题的猜测 - 出现了验证Loss曲线。

- 有一个假设，这些训练曲线实际上表现出过度拟合 - 该模型可能只记住了训练集的信息，而没有实际学习任何新内容 - 该信息提到了 Kaggle 模型训练了两个时期的实验。

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LLM 你能从简单的数据中学习吗？

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