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本文探讨了学习率预热（Learning Rate Warmup）在神经网络训练中的作用，尤其是在大批量训练时的必要性。学习率预热是一种常用的启发式方法，通过在训练初期使用较低的学习率来减小更新大小，从而稳定训练过程。研究表明，预热有助于抵消初期的较大更新，并且可以通过修改优化器来显著减少或消除对预热的需求。作者分析了不同的更新大小度量标准，包括ℓ-范数和方向变化，提出了新的视角来理解预热的必要性。最终，研究表明，通过优化器的简单修改，可以有效控制更新大小，从而减少对学习率预热的依赖。

本文提出了AlchemistCoder，一个系列的代码大型语言模型（Code LLM），旨在通过多源数据的后见调优来增强代码生成和泛化能力。以往的代码LLM通常在单一来源的数据上进行微调，导致其性能和多样性受到限制。为了解决这一问题，AlchemistCoder揭示了多源代码语料库中不同风格和质量之间的内在冲突，并引入了数据特定的提示（AlchemistPrompts）来协调不同数据源和指令-响应对。此外，研究还将数据构建过程纳入微调数据，设计了包括指令演化、数据过滤和代码审查在内的代码理解任务。