LLM 训练如骑摩托：数据重复极易引发模型崩溃
ivan_bezdomny · x · 2026-08-02
作者结合 GRPO 训练中的梯度爆炸案例指出，当前的大模型依然存在脆弱性。即使训练多年，模型在面对训练数据重复、特定短语反复出现等基础问题时仍极易变得不稳定，量化操作则会进一步加剧这一问题。作者强调，为了寻找不崩溃的最高学习率，必须进行网格搜索。他总结道，训练 LLM 就像骑摩托车，需要极高的动态平衡感，而非像开拖拉机那样简单粗放。
所属事件:开发者揭示大模型微调脆弱性：数据重复易致崩溃(3 条相关)→
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