kalomaze 提想:把 nanogpt 训练技巧搬到 DCT 系数上检验普适性
kalomaze · x · 2026-09-27
研究员 kalomaze 提出一个有趣的实验构想:检验历史上 nanogpt(短数据集语言模型训练)的诸多改进技巧,在数据分布发生根本性改变后哪些仍然成立。具体设想是把语言换成更非语言化的信号,例如对 DCT(离散余弦变换)系数做因果 next-token prediction。这个想法本质上是在测试语言建模领域积累的训练经验是否具有跨模态、跨数据形态的普适性。
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