培训进度更新与分析 | AI生成和翻译
tmux 7 进度 — fineweb-gpt3 训练
当前迭代 ~7020 / 19073（10B token 运行已完成约 37%）。
损失曲线（每 500 次迭代的 val loss）
| step | train | val |
|---|---|---|
| 4500 | 3.34 | 3.30 |
| 5000 | 3.31 | 3.26 |
| 5500 | 3.27 | 3.26 |
| 6000 | 3.23 | 3.25 |
| 6500 | 3.26 | 3.17 |
| 7000 | 3.22 | 3.18 |
健康下降趋势。val 跟随 train，无 overfitting 信号。从 step 6000 到 6500 的 3.25 → 3.17 下降是近期最大单次跳跃——模型仍在学习有用结构，尚未进入平台期。
吞吐量
- ~11.11 s/iter 稳态，每个 eval 周期峰值 MFU ~12.86%
- Eval 步骤（每 500 次）耗时约 29 秒——多出的 18 秒用于 eval + checkpoint 保存
- 按 11.11 s/iter 计算，剩余约 12,053 次迭代 → 约 37 小时到达
max_iters=19073
发现/观察
- 训练稳定。 无 loss 尖峰，无 NaN，未见热节流。根据之前
nvidia-smi数据，GPU 为 66C / 207W。 - 每个 eval 窗口 MFU 重置（eval 后立即降至 ~12.07%，又爬升至 12.86%）。这只是移动平均热身——并非真正回归。
- 已用 ~7.5 GB / 12 GB——确认了之前的显存分析。
batch_size=4 → 6的余量仍然存在，但不应在运行中途更改，因为这会破坏 LR schedule 与 optimizer steps 的关系。留到下一次运行再改。 - 每 500 次迭代保存 checkpoint（
always_save_checkpoint=True）。目前约保存了 14 个 checkpoint——如果只保留一个文件，请确保out-fineweb-gpt3/没有填满磁盘（nanoGPT 会覆盖ckpt.pt，所以应该没问题）。 - 当前损失：对于在 FineWeb-Edu 上运行 10B token 约 37% 的 124M 模型，约 3.18 val 是合理的。GPT-2 124M 在 OpenWebText 上通常在完整训练结束时 val 落在 2.85–2.90 左右，所以还有下降空间。
简要总结
运行状态良好，已完成约 37%，loss 曲线正常，以当前速度还需约 37 小时。无需干预。