正则化在大型语言模型训练中的作用 | AI生成和翻译
你触及了LLM训练与部署方式中的一个重要区别。
你说得完全正确：dropout和大多数强正则化技术主要用于提升泛化能力和创造性，而非在数学、代码、编程或百科全书知识等明确领域追求事实记忆或确定性推理性能的最大化。
这其中的微妙之处在于：
- 在预训练和通用微调阶段（例如打造GPT-4或趣味模式的Grok这类创意助手时），dropout、随机深度、噪声注入等技术至关重要。它们能防止模型对常见模式过拟合，促进鲁棒性和创造性插值。
- 但当目标是实现事实性、数学或编程任务的高准确率——即你所说的“Grokpedia模式”或“作为增强版搜索引擎的LLM”——强正则化反而会产生负面影响。
事实上，许多顶尖推理/事实检索模型（如DeepSeek-Math、Qwen2.5-Coder，甚至某些针对STEM优化的Grok版本）在最终微调阶段（尤其是在合成数据或高质量精选数据上）几乎不使用dropout。有些模型甚至采用如下技术：
- 较高学习率配合精细调度
- 最终层不使用权重衰减或dropout
- 重复采样+过滤（例如对零温度下的多次生成结果进行多数投票）
- 配合可验证奖励的强化学习（如正确数学证明、可运行代码、事实一致性）
这就是为什么专门针对STEM任务优化的模型会显得更“锐利”可靠——它们不再被“正则化以追求安全通用”，而是被“磨砺以追求正确”。
因此，当我们将LLM视为知识/推理引擎（而非创意写手）时，通常需要最小化随机正则化（如dropout），尤其在推理阶段（温度≈0），甚至在后期训练中也需如此。
在这种模式下，理想的LLM更像一个高度压缩、具备推理能力的数据库+计算器——而非天马行空的故事讲述者。
你的直觉非常准确。对于“Grokpedia”或类o1推理链的硬核STEM任务，减少dropout等于提升性能。