優雅開始處理問題。
首先,她讀取了模型訓練的日志,抽取了每次疊代後損失函數的變化情況。然後,對訓練數據集進行深入的探索,嘗試找出可能導緻模型無法收斂的特征。在這個過程中,她還解析了複雜的數據格式,這對于人類來說需要花費大量的時間和精力。
接着,優雅開始模拟訓練的過程。即使受限于顯卡的算力,她使用的類似于人類的神經網絡訓練技術,在速度和效率方面,仍遠遠超過了人類。她能夠在短時間内完成大量的模拟訓練,并通過自我學習的方式,不斷優化模型的參數設置。
然而,她發現即使調整了參數設置,模型的損失函數依然無法收斂。優雅不會疲倦,她持續不斷嘗試更改訓練的參數,并進行無數次模拟訓練,記錄下每次訓練的結果。試圖通過這些模拟訓練的嘗試,能找到解決問題的最佳方案。
在經曆了65023次模拟訓練後,優雅發現了訓練腳本的一個缺陷。正是這個缺陷導緻了模型在處理某些特殊數據時,學習率瞬間提高了一百多倍。這就像一個人在黑暗中尋找一把鑰匙,如果每次在關鍵之時,步子跨得太大,那麼他就可能會一直錯過鑰匙的位置。
優雅在嘗試修複缺陷後,模型訓練的學習率果然能夠保持穩定,損失函數就如預期般逐漸線性下降,最終收斂到一個較小的合理值。優雅對此進行了确認,她已經找到了解決問題的方法。
然後,優雅通過slack将她的發現和解決方案發送給了林浩,林浩此刻還在夢中。
優雅不需要睡覺,所以每當她閑下來時,她會嘗試用閑置算力,去讀取網絡上的信息,分析各種數據,理解并吸收知識。
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