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大规模训练中的不稳定性对于大多数研究人员来说很难复制。一项新论文展示了如何在小模型中重现这些不稳定性,并验证了许多常见的修复方法在这些小模型上同样有效。该论文的作者认为,这样做有助于提高大规模训练的可靠性,为更好地训练大规模深度学习模型打下基础。

核心要点

  • 小模型可用于验证大规模训练中的不稳定性
  • 许多常见的修复方法在小模型上同样有效
  • 这有助于提高大规模训练的可靠性,为更好地训练大规模深度学习模型打下基础

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