模型训练完成摘要 | AI生成和翻译
训练完成！以下是最终报告：
Done ✓ —— 全部 87,000 步，在 RTX 4070 12GB 上耗时约 30 小时（1802 分钟）
最终统计：
- Val bpb：0.372 —— 对于 286M 参数的代码模型来说表现不错
- 最终损失范围：~1.06-1.13（仍在波动）
- 峰值 VRAM：6,240 MiB（仅占 12GB 的 52% —— 有提升 batch size 的空间）
- 检查点：
~/.cache/nanochat/base_checkpoints/d12/model_087000.pt
示例输出（基础模型，未 SFT）：
法国的首都是法国的首都，而法国的首都是法国的首都。
金的化学符号是介于 0 和 9 之间的一个数字。
热的反义词比它本身要复杂一些。
如果 5*x + 3 = 13，那么 x 是 5*x + 3。
经典的基础模型行为 —— 识别了模式结构，但不知道事实。它学会了 Python 语法和文本结构（专有名词大写、方程模式、列表枚举），但它是一个 token 预测器，不是问答机器人。需要 SFT 才能将其转化为有用的助手。
脚本打印的下一步操作：
评估：python -m scripts.base_eval --device-batch-size=8
聊天：python -m scripts.chat_cli -p 'Write a Python function to reverse a linked list'
想运行评估或尝试聊天 CLI 吗？
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