樽本彻也公布答案:降 LR 短暂大赚,回升后殊途同归
tatsu_hashimoto · x · 2026-11-05
樽本彻也公布前帖测验答案:选 B——深降 LR 带来更大幅度的临时改善,但两种方案在学习率回升后都迅速回到同一条略差于基线的损失曲线。
实验数据(两个种子):深降(0.1x)在下降期间相对基线验证损失改善达 -0.117/-0.119,浅降(0.55x)为 -0.070/-0.071;但回升后的过冲非常接近:深降 +0.0103/+0.0092,浅降 +0.0115/+0.0120。
他解释这是 LLM 训练中常见的「河谷」动态:更低的 LR 让模型沿谷壁下探,临时改善更大;但 LR 回升后,训练轨迹会振荡回谷壁上方,临时收益基本被抹平。用河谷心智模型即可预测这类结果。
所属事件:樽本彻也实验揭秘：中途降学习率仅带来短暂收益(3 条相关)→
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