保留与取消运行分析 | AI生成和翻译
不，不要取消。原因如下：
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继续 vs 取消 —— 数学分析
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沉没成本： 10小时 × $2/小时 = $20
剩余时间： ~2.25天 × $2/小时 = $108
总运行成本： ~$128
如果取消并以更大批次重新开始：
- 你将损失 $20 + 10小时的进度
- MFU 已经是 108-113% —— 这非常优秀
- 更大的批次不会显著提升 MFU
- 你将为了微小的收益从头开始
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MFU 已经是 108-113%。这对该硬件来说接近最优。将 batch_size 从 32 增加到 64 可能节省几个百分点，但你会浪费 10 小时的训练和 $20，却只在整个运行中节省 $5-10。得不偿失。
更重要的是：
- 损失正在稳步下降 —— 从 3.48 降到 3.16，仍在下降。模型正在学习。
- 你将得到一次完整的运行 —— 一个训练完成的 760M 模型，你可以对其进行评估、采样和发布。这才是真正的交付物。
- 流水线经验 —— 完成一次完整的训练（开始 → 检查点 → 评估 → 采样）比当前优化批次大小更有价值。
正确的做法是：让这次运行完成，评估模型，从中学习。然后你的下一次运行可以使用更大的模型（1.5B、3B）并优化设置。这正是 Karpathy 的方法——先做小规模实验，再扩大规模。
不要过早优化。完成这一次吧。