代理规模选出的训练配方为何在大规模会失效：贝叶斯解释
gerardsans · x · 2026-09-10
回复 BlackHC 的科普线程探讨模型扩展中的经典难题：在小规模（proxy scale）实验中选出的最优训练配方，到目标规模可能不再最优。作者从贝叶斯模型选择出发，给出三种「最优」判据、它们在 scaling 下何时互相矛盾，以及对评测实践的启示。
回复者进一步提出尖锐批评，认为当前配方扩展方法存在重大盲区：
- 忽略了 token 同构（token isomorphism）结构，照搬从未为 Transformer 设计的旧神经网络思路
- 把数据清洗、损失函数、堆数据当作通用 ML 问题处理，而 Transformer 学到的是重复下的共现几何（co-occurrence geometry），这才是核心对象
- 推理需要分布支撑：若轨迹在冻结的预训练景观中无概率质量，脚手架和更漂亮的损失函数也无法凭空创造
- 训练损失只衡量训练分布上的下一词拟合，无法反映 rollout 是否会掉入插值空洞
所属事件:贝叶斯视角解读扩展律：代理尺度最佳配方为何在目标尺度翻车(12 条相关)→
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