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《大模型训练避坑指南:梯度爆炸、显存溢出与Loss震荡》
训练大模型时,梯度爆炸、显存溢出和Loss震荡是三个常见且严重的问题。通过合理的模型初始化、梯度裁剪、合适的优化器选择、批量大小调整等策略,我们可以有效地解决这些问题,避免训练中的不稳定性。希望本文提供的诊断方法和解决方案能够帮助你在大模型训练过程中更加高效地排查和修复问题,顺利完成模型的训练。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/146238199
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