大模型训练

注意力残差：对残差连接的结构性改进 引言：一个基础性的问题 现代大型语言模型普遍采用深度神经网络架构，信息从输入层开始，逐层向上传递并接受加工，最终产生输出。然而，随着网络层数的增加，训练过程面临一个根本性挑战：梯度信号在反向传播过程中，经过数十甚至上百层的传递后，可能严重衰减或消失，导致底层参数难以得到有效更新。 2015年，何恺明团队在《Deep Res…

在大型语言模型（LLM）的开发流程中，后训练阶段通常被认为是赋予模型特定能力的关键环节。传统观点认为，模型必须通过强化学习（如PPO、GRPO或RLHF）或进化策略等算法，在反复的迭代和梯度优化中调整权重，才能在特定任务上达到理想性能。 然而，MIT CSAIL的研究人员Yulu Gan和Phillip Isola在其最新论文中对此发起了挑战。他们提出了一种…

如果有一天，大语言模型不再依赖人类语言进行训练，会发生什么？ 近年来，大模型能力的飞跃几乎都建立在一个前提之上：海量的文本数据。然而，随着高质量文本资源逐渐逼近极限，研究者开始提出一个更根本的问题：语言，真的是智能的起点吗？ 一项最新研究给出了一个出人意料的答案：或许不是。研究团队假设，让语言模型在学习语言之前，先在完全非语言的合成数据上进行“预预训练”（p…

一句话总结：困扰社区多年的一个“玄学”现象终于被拆解清楚：在BF16等低精度训练中，FlashAttention并非随机出错，而是在特定条件下会触发有方向的数值偏置。这种偏置借助注意力机制中涌现的相似低秩更新方向被持续放大，最终导致权重谱范数和激活值失控，引发损失函数突然爆炸。论文同时提供了一个几乎无需修改模型、仅在safe softmax中进行的极小改动，…

Andrej Karpathy 是 AI 领域公认的大神。他是 OpenAI 的创始成员，之后被马斯克挖走，领导了特斯拉自动驾驶团队。离开特斯拉后，他回到 OpenAI 参与了 GPT-4 的后续研发。 现在，他成立了一家 AI 教育公司 Eureka Labs，并经常在 X 和 YouTube 上活跃。如果你想学习 AI，尤其是技术原理，Andrej Ka…

2026年，随着“东数西算”工程的深化落地、智算中心的规模化部署以及大模型技术的持续迭代，算力已成为驱动数字经济发展的核心生产要素。GPU作为释放算力的核心引擎，AI服务器作为承载算力的核心硬件，三者深度协同，共同支撑起人工智能、高性能计算（HPC）、智能制造等各类高算力需求场景。 本文基于2026年的行业现状，结合最新技术规格与市场数据，系统性地拆解算力、…

关键词：分治推理、强化学习、测试时可扩展性、链式思维、大语言模型训练 近年来，大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务上展现出惊人能力，尤其是基于链式思维（Chain-of-Thought, CoT） 的逐步推理方法，已成为解决数学、逻辑与编程问题的标准范式。 然而，随着问题难度提升至竞赛级别（如国际数学奥林匹克、高阶定理证明等），传统 CoT 往往显得力不从…

近年来，大模型在数学推理、代码生成等任务上取得突破，其背后一个关键技术是RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards，可验证奖励的强化学习）。 简单来说，RLVR并非让模型被动接受人工评分，而是让模型主动生成多种解法，并依据可验证的客观规则（如答案是否正确）进行自我改进。这种通过反复试错来提升性能的模…