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在学习大模型训练的过程中,我想到了这一点,因为我记得batch size的大小好像会影响训练结果,但是记不太清了,因此,展开了一系列的调研。
② 优化器状态AdamW 内部存了每个参数的"惯性/动量"。不恢复 = 优化器从零开始"找感觉",续训后 loss 会抖一下、走弯路。你的直觉主干是对的,只是"加载"这一步要加载的不止模型参数,还有优化器状态和进度,这样才能"无缝接上",就像训练从没中断过一样。这就是为什么续训存档(500~700M)比纯权重文件(130M)大得多——多出来的主要就是那个"优化器状态"。加载[模型参数 + 优化器状
在学习大模型训练的过程中,我想到了这一点,因为我记得batch size的大小好像会影响训练结果,但是记不太清了,因此,展开了一系列的调研。
② 优化器状态AdamW 内部存了每个参数的"惯性/动量"。不恢复 = 优化器从零开始"找感觉",续训后 loss 会抖一下、走弯路。你的直觉主干是对的,只是"加载"这一步要加载的不止模型参数,还有优化器状态和进度,这样才能"无缝接上",就像训练从没中断过一样。这就是为什么续训存档(500~700M)比纯权重文件(130M)大得多——多出来的主要就是那个"优化器状态"。加载[模型参数 + 优化器状
在王道习题(非真题 计组 P267 T12)里面一道题,因为这个细小的差别会导致选错。在数据传输速率中,1K=1000。在数据存储中,1K=1024。

边缘计算在计算上,有简单的计算能力,可以快速处理用户的请求,在存储上,相当于数据中心的cache,在网络上,因为可以在一定程度上进行本地计算,这节省了带宽,降低了网络延迟。

只要满足闭区间连续,开区间可导,就会存在一个ξ。因此是类似于中值定理的逼近方法。泰勒级数和泰勒展开式目前没有用到,以后有机会补充。(闭区间连续,开区间可导(不要求导函数连续)),,而因为只用到了一点n阶导数值,因此在。即可,是关于一个点的定性分析,一般用于。

从全导数和全微分的角度,简单梳理duv=udv+vdu。
λ先等于0和后等于0有本质区别,先等于0就剩单个方程了,后等于0好歹里面还剩一个约束条件:因此,本题解的的λ等于0依旧是条件极值的范畴。









