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Pullen认为预训练语料在30万亿token量级后差异已不大,真正的差异化战场在后训练和大规模强化学习
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7/22/2026
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Unverified余弦退火在训练初期保持较高学习率快速探索、后期降低精细收敛,热身策略在最初几个epoch使用极小学习率避免参数剧烈震荡73% similarUnverified其他残差连接改进方案在训练前期效果优于原始版本,但到训练后期反而不如原始版本73% similarUnverifiedWarmup策略在训练初期使用极小学习率,待参数进入合理范围后再提升,被大型语言模型训练广泛采用71% similarUnverified训练方案数量多≠有效,关键看是否分肌力等级递进(如肌力1级用被动刺激、3级以上转生物反馈主动训练),只堆场景数量而不分阶段的设备容易训练不足或过度71% similarUnverifiedKeskar等人在2017年的研究表明大批量训练往往收敛到尖锐极小值对应更差泛化,小批量训练倾向于平坦极小值70% similar
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