扩大规模前完成基线 | AI生成和翻译
顺其自然完成。 理由：
- 76% 沉没成本，约剩 14 小时。 此刻中断会浪费 46 个 GPU 小时，只省下 14 小时，不值得。
- 你需要一个基线。 “4070 能跑多远”只有在参照点下才有意义。一个干净的 124M / 10B / val-3.0X 且使用当前精确配置的运行，正是你将用来对比所有更大规模运行的基线。在余弦中途停止会给你一个 更差 的基线（学习率未衰减，验证集噪声更大）。
- 提前停止不会带来新信息。 损失曲线在约 12k 步处已变平；剩余 4.5k 步主要是学习率衰减的微调。让它跑完能回答“124M 在此配置下在何处达到平台期”——这很有用——而且只需多花一天时间。
- 下一个实验无论如何都要好几天。 按此 token/步数，350M 中等规模运行大约每步是 3–4 倍 → 5–6 天。花 14 小时先锁定一个基线只是四舍五入的误差。
唯一需要中断的理由是：你发现本次运行有 bug（你并未发现），或者急需将 GPU 用于其他任务。
今晚跑完后的建议计划：
- 备份最终检查点：
cp out-fineweb-gpt3/ckpt.pt out-fineweb-gpt3/ckpt_124M_10B_final.pt—— 否则always_save_checkpoint=True会在下一次运行时覆盖它。 - 记录最终验证损失，并抽样生成一些文本（
python sample.py --out_dir=out-fineweb-gpt3）作为基线定性参考。 -
启动下一阶段。有两个合理方向——请选择其中一个，不要同时进行：
- 扩参数量 → gpt2-medium 350M，10–20B tokens。回答“4070 能否训练 350M 模型，以及同等 token 预算下其损失与 124M 相比如何”。
- 扩 token 量 → 保持 124M，将
max_iters提高至约 38k（≈20B）。回答“124M 在 10B 时是否 token 不足，还是已经饱和”。
中等规模运行对你所陈述的目标（找到 4070 的上限）更有信息量。我会选择这个方向。
需要我现在草拟 train_fineweb_gpt2_medium.py 的配置，以便在当前运行结束后立即启动吗？