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1. 在PaLM和GLM130B都提到一旦小出现loss spike就更换训练的batch，他们说"相反，我们发现了一个有效缓解这一问题的简单策略：我们从 检查点在尖峰开始前大约100步，跳过了大约200-500个数据批，这些数据批涵盖在尖峰之前和尖峰期间看到的批次。通过这种缓解措施，损失没有再次飙升 同一点。我们不认为峰值是由“坏数据”本身引起的，因为我们运行了几个 消融实验，我们采集了尖峰周围的一批数据，然后进行训练 这些相同的数据批从不同的较早检查点开始。在这些情况下，我们没有看到飙升。 这意味着峰值只会由于特定数据批次与特定模型的组合而出现 参数状态。未来，我们计划研究更有原则的缓解策略，以应对非常严重的损失激增 大型语言模型。"

2. 减小learning rate，梯度不是大吗，就减小学习率，但是对模型训练的稳态没有啥用。

3. 减小ε的大小

4. 在分布改变时调学习器

其中后面两点可以看文献：The dip test of unimodality

如果觉得有帮助有劳给个分享在看呀~~~

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零基础入门AI大模型

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1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

5.免费获取

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