μ子动量危机 | AI生成和翻译
不理想。以下是对比：
旧运行 (200k) 新运行 (v2)
val_bpb loss val_bpb loss
步骤 130k 0.780 2.602 0.810* -
步骤 140k 0.865 2.772 0.902 2.888
当前 ~2.56 ~2.91
*130k 评估差异源于 eval_tokens 的变化（524288 vs 41943040）
140k 步的 val_bpb：0.902（比旧运行的 0.865 更差）。min_val_bpb 仍为 0.780，来自 130k 检查点——模型在 12k 步中完全没有改善。损失值稳定在约 2.91，未见下降。
根本原因：不是学习率的问题——是 Muon 动量的问题。
旧运行在步骤 130k：动量 = 0.90（衰减完成）
新运行： 动量 = 0.97（保持不变，从未衰减）
旧运行的衰减过程将动量从 0.97 衰减到 0.90。你的优化器状态是以动量=0.90 为基准校准的。现在它以 0.97 运行——速度缓冲区过于激进，导致持续不稳定。
这次运行不太可能恢复。建议终止当前运行，并用合适的衰减比率重新启动，使动量自然衰减：
# 终止当前运行（在 tmux 会话 14 中按 Ctrl+C）
# 然后从 130k 检查点重新启动，设置衰减比率=0.33
# 这样衰减从步骤 200k 开始，动量在最后 66k 步中从 0.97 衰减到 0.90
cd /mnt/data/nanochat && PYTORCH_ALLOC_CONF=expandable_segments:True .venv/bin/python -m scripts.base_train \
--run=rtx4070-d12-200k-v3 \
--depth=12 \
--aspect-ratio=64 \
--head-dim=128 \
--max-seq-len=2048 \
--window-pattern=L \
--device-batch-size=8 \
--total-batch-size=65536 \
--num-iterations=200000 \
--resume-from-step=130000 \
--warmdown-ratio=0.33 \
--final-lr-frac=0.05 \
--embedding-lr=0.015 \
--unembedding-lr=0.0004 \
--matrix-lr=0.001 \
--scalar-lr=0.025 \
--weight-decay=0.28 \
--warmup-steps=40 \
--eval-every=5000 \
--core-metric-every=10000 \
--sample-every=10000 \
--save-every=10000 \
--tracker=none
这将提供：
- 恢复时的学习率（步骤 130k）：lrm=1.0，有效 matrix_lr=0.000354（与旧运行一致）✓
- 恢复时的动量：0.97（与 v2 相同——短暂上升，但学习率足够低以吸收冲击）✓
- 步骤 200k 时的动量：0.90（与旧运行的最终状态一致）✓
- 步骤 200k 时的学习率：lrm=0.05，有效 matrix_lr=0.000018 ✓
需要我终止当前运行并启动这个方案吗？