kalomaze 解读长序列训练梯度分布：条件信息与不确定性是关键
kalomaze · x · 2026-10-07
kalomaze 在讨论长上下文训练中梯度吸收现象时提出解释：其根本在于条件不确定性与信息不对称。
- 随序列长度增加，未来 token 的 NLL 平均而言会改善，因为模型获得更多条件信息；
- 上下文学习（ICL）对条件梯度的吸收方式偏向于后期 token 的改进。
这回应了此前关于注意力头分布、早期高频模式是否抑制层次化建模、以及是否存在欠特化风险的讨论，作者认为需要在更大规模上验证。
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