训练瓶颈的成因与突破之道 | AI生成和翻译
你发布的训练日志展示了一个典型的小规模nanoGPT在FineWeb-edu数据上运行的严重平台期。验证损失最初良好下降（从约10.9降至约3.57，在14k步附近），但之后完全持平，甚至在大约13-14k步之后开始极其缓慢地上升。
以下是你的模型停止改进的真实原因（按对此特定设置的重要性排序）：
1. 你在单个Parquet文件上严重过拟合
- 你的运行名称：
125M-single-parquet-4070 - 你正在用一个40M–125M的模型（日志显示40.56M参数，可能是原始GPT-2小配置）在单个FineWeb parquet文件上训练（可能10–15 GB → 最多约30–40亿token，但经过过滤后可能少得多）。
- 到14,000步，batch_size=16，grad_accum=32，block_size=1024时，你已经看到了： 14,000步 × 524,288 token/步 ≈ 73亿token
- 这意味着你已经对完全相同的数据进行了2–3个完整周期的训练。
- FineWeb-edu质量很高，但仍然存在大量近重复内容和样板文件。在同一个文件上进行1.5–2个周期训练后，40M–125M模型将记住几乎所有有用的内容，损失会严重停滞。
2. 平台期后学习率现在过高
- 你使用
learning_rate = 1e-3，在20,000步内余弦衰减到min_lr = 1e-4。 - 在14,000步时，学习率仍约为2.5e-4（余弦衰减在开始时较慢）。
- 一旦模型学会了数据能提供的所有内容，保持学习率在数百微学习率单位会阻止其进一步微调，并实际上开始损害泛化能力 → 验证损失缓慢攀升。
3. 模型大小与数据多样性不匹配
在单个parquet文件上训练125M（甚至你实际初始化的40M）模型，就像给一个大学生只有一本教科书并要求他连续学习多年。一段时间后，他可以完美背诵，但在新文本上的测试性能停止改进，甚至由于对早期模式的灾难性遗忘而略有下降。
4. 没有足够强的正则化
- dropout = 0.1 可以，但在过拟合如此严重时不够
- weight_decay = 0.1 是标准的，但对于小数据上2+个周期仍然不足
- 没有梯度裁剪（nanoGPT默认是1.0，但有时人们为小数据设置0.5或更低）
5. 所见token与实际多样性
即使你看到了70多亿token，在去重、去除样板文件、低教育分数样本等之后，有效多样性可能只有10–15亿个独特高质量token。这不足以让125M模型在此文本分布上将损失持续改进到约3.5–3.6以下。
来自你自身日志的证据
| 步数 | 验证损失 | 注释 |
|---|---|---|
| 0 | 10.87 | 随机初始化 |
| 2000 | 4.03 | 快速进展 |
| 5000 | 3.76 | 仍然良好 |
| 8000 | 3.65 | 放缓 |
| 11000 | 3.61 | 几乎持平 |
| 13500 | 3.57 | 绝对最低点 |
| 14500 | 3.569 | 已再次上升 → 经典的过拟合迹象 |
你应该怎么做才能实际降低损失
- 使用更多数据
- 使用完整的100+ GB FineWeb-edu样本（或至少10–20个parquet文件）
- 或者从HuggingFace数据集流式传输多个分片
- 在多样数据上精确训练1个周期（或略少）
- 总计约100–150亿token是125M模型在FineWeb-edu上的最佳点
- Llama-3/Phi-3风格：150亿token → 125M级模型的验证损失约3.0–3.2
- 降低最终学习率
- 使用
min_lr = 5e-5或3e-5（近期小模型运行中常见） - 或切换到线性衰减+更长的零学习率保持
- 使用
- 稍大的模型或更好的架构技巧
- 原始nanoGPT是GPT-2风格（无ALiBi，旧版RoPE等）
- 现代125M模型（Qwen2-0.5B, Phi-3-mini, 按比例缩小的Llama-3 8B）由于使用SwiGLU、RMSNorm、旋转嵌入等，在同一数据上达到约2.8–3.0
简要总结 – 为什么你的运行在~3.57停滞且永远不会更低
你在单个FineWeb parquet文件（总计约几十亿token）上对40–125M模型进行多周期训练。模型在约13k步时已经记住了所有有用的内容。继续以仍然较高的学习率训练只是打乱权重 → 平台期 + 轻微的过拟合退化。
这是人们首次在FineWeb上尝试nanoGPT时犯的头号错误：“我只用一个文件测试” → 最终得到完全相同的损失曲线。
修复方法：要么(a)使用10–50倍多的数据并总计训练约1个周期，要么(b)接受~3.55–3.6是此模型+数据组合的绝对下限并停止训练。
如果你想要一个实际达到约3.0–3.2损失的nanoGPT风格代码运行，你至少需要完整的100GB FineWeb-edu样本（或更新的FineWeb-Edu 2.0）并最多训练约150亿token。