LLM 可以从简单数据中学习吗？

"该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。这种模式通常表示存在错误，引发了对训练过程中潜在问题的调查，包括上下文长度变化和位置编码方法。作者偶然发现一篇博客文章，该文章暗示阶梯状损失曲线可能是过拟合的迹象，即模型是通过极少的示例学习而非泛化。这一假设挑战了人们对LLM训练的传统理解，通常过拟合是由训练和验证损失之间的分歧所表现出来的。该内容的重要性在于探讨了LLM如何可能从最少的数据中学习以及这对模型泛化和记忆的影响。这一洞察对于对LLM训练和性能细微差别感兴趣的AI从业者和研究人员可能特别有价值。"- SFT训练后的Loss曲线呈现阶梯状，原因不明。 - 通过阅读博客和个人思考，发现每个epoch的Loss突然下降。 - 之前也遇到过类似的Loss曲线，但是是由于错误造成的。 - 怀疑问题可能与context length、Transformers库和RoPE位置编码有关。 - Discord上有其他人反馈类似的奇怪Loss曲线，加深了对Transformers库存在问题的猜测。 - 出现了验证Loss曲线，引起了激烈讨论。 - 有一种假设认为这些训练曲线实际上显示了过拟合。 - 模型可能只是记忆了训练集的信息，而没有真正学习到新的东西。 - 资料提到了一个实验，使用特定的学习率计划对Kaggle模型进行了两个epoch的训练。