The Garden of Forking Paths:∗Observing Dynamic Parameters Distribution in Large Language Models

最新推荐文章于 2025-06-12 16:50:08 发布

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分类专栏： LLM Daily 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/139255587

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本文翻译了《The Garden of Forking Paths》一文，关注于理解Transformer架构的参数分布随时间演变的机制。研究发现，权重动态中的分叉现象预示着训练的终止点，提出观察权重集体行为可能比评估指标更能有效指示训练收敛性。同时，复杂网络物理学的多样性信息路径概念被引入，认为自然语言的多义性驱动了模型的自稀疏化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文是LLM系列文章，针对《The Garden of Forking Paths:∗Observing Dynamic Parameters Distribution in Large Language Models》的翻译。

摘要

在理解NLP中Transformer架构的卓越性能背后的原因方面仍然存在很大差距。一个特别未探索的领域涉及训练过程中参数分布如何随时间演变的机制描述。在这项工作中，我们建议，观察模型参数统计分布的时间演变，特别是分叉效应，可以帮助理解模型质量，潜在地减少训练成本和评估工作，并从经验上展示权重稀疏化有效性背后的原因。

1 引言

2 相关工作

3 材料和方法

4 结果

5 结论

在这项研究中，我们分析了训练大型语言模型的时间和空间维度。如上所述，我们的工作是第一次通过借鉴统计力学的计算方法，将网络权重的分布作为一个整体来处理。
更具体地说，这项工作表明，在训练过程中，权重的动力学发生了分叉。在用不同数据集训练的不同大小的各种模型中观察到这种转变。我们对这一方面进行了彻底细致的分析，得出的结论是，这种分叉标志着向平稳状态的转变，