标签:训练动力学
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tokenizer 的安全问题:glitch token 的产生
某些 token 在训练语料里几乎不出现,它的 embedding 基本停在初始化状态,一旦在推理时被拼出来就会产生不可预测的行为。这篇从梯度来源推导 glitch token 的成因,并给出排查方法。
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激活函数的频谱偏差:网络为什么先学低频
ReLU 网络拟合目标函数时总是先学低频分量再学高频细节,这个现象叫频谱偏差;从 NTK 本征值随频率衰减给出机制解释,并讨论它对训练策略的启示。
某些 token 在训练语料里几乎不出现,它的 embedding 基本停在初始化状态,一旦在推理时被拼出来就会产生不可预测的行为。这篇从梯度来源推导 glitch token 的成因,并给出排查方法。
ReLU 网络拟合目标函数时总是先学低频分量再学高频细节,这个现象叫频谱偏差;从 NTK 本征值随频率衰减给出机制解释,并讨论它对训练策略的启示。