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English(EN) Near-Zero Token Embeddings Silently Stall Training in Gated Sequence Models

近零嵌入导致门控模型训练停滞；提出新修复方案

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新论文发现，门控序列模型（特别是具有非绑定嵌入的模型）存在关键的训练不稳定性。这个问题由近零输入嵌入引起，可能导致极端梯度放大，超出 FP32 限制，并导致训练停滞或梯度归零。研究人员提出了两种解决方案：针对已发布的检查点使用 GroupClip，以分离嵌入裁剪；以及在预训练中使用 GateFloor，以保持正门值。这两种方法都显著提高了稳定性和更新保留率。 AI

影响 识别出门控模型中的一个关键训练缺陷，可能影响未来的模型开发和稳定性。

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了语言模型训练中的一个新颖技术问题及提出的解决方案。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    近零 Token 嵌入在门控序列模型中无声地阻碍训练

    Near-zero input embeddings in untied gated language models cause extreme gradient amplification and training instability, which is addressed by GroupClip and GateFloor remedies.

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