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大规模 Transformer 训练不稳定性的小规模代理
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究小规模下训练稳定性和不稳定性的再现和研究方法，探讨了注意力层中逻辑增长和输出逻辑概率分歧的两个训练不稳定性来源，以及学习率、优化器和模型干预对最终损失的影响。通过研究模型激活和梯度范数的缩放行为来预测出现不稳定性的两种情况。
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关键要点
- 研究小规模下训练稳定性和不稳定性的再现和研究方法。
- 关注注意力层中逻辑增长和输出逻辑概率分歧的两个训练不稳定性来源。
- 探讨学习率、优化器和模型干预对最终损失的影响。
- 通过研究模型激活和梯度范数的缩放行为来预测不稳定性。
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