LLM 训练 loss spike 新解释:元凶或为稀有 token
ZimingLiu11 · x · 2026-11-01
MIT 博士 Ziming Liu 在 @MetaCircleAI 研究分享系列中指出,LLM 预训练中的 loss spike 长期困扰研究者与工程师,而一种解释认为 spike 由稀有 token 引起:模型在极少出现的样本上产生异常大的梯度,导致训练损失突然飙升。原推附论文链接,是 Day 5 系列解读的一部分。
所属事件:KAN 作者刘子鸣新论文：loss spike 可预测，二次损失图景被推翻(10 条相关)→
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