前言
经过前面的努力，已经完成了训练前的所有准备。回顾下我们的模型代码MiniLlmsModel.py，主要包括几个关键部分：
- Token Embedding：将输入的文字（Token ID）转换成模型能理解的高维向量。
- Positional Encoding：给每个词添加位置信息，让模型知道词语的先后顺序。
- Decoder Blocks：这是模型的核心，由多个“积木块”堆叠而成。每个积木块里都有两个大杀器：
- Causal Self-Attention：让模型在预测下一个词时，只关注前面已经出现过的词，防止“未卜先知”。
- Feed-Forward Network：一个简单的前馈网络，用来进一步处理信息。
- Output Layer：最后，将模型处理完的向量，映射回整个词汇表，得到每个词的概率分数。
整个结构就像一个高效的信息处理流水线，专门为生成文本而设计。
训练总结：一次分两步走的“炼丹之旅”
我们的训练脚本train_opt.py是整个过程的总指挥。这次，我们采用了两阶段训练的策略。第一阶段为0 ~ 12.5k步阶段，第二阶段为12.5k步之后。
阶段一：高歌猛进的“余弦退火” (0 ~ 12.5k 步)
在训练的初期，模型就像一个什么都不懂的学生，需要一位严厉又聪明的老师快速引导。这个老师，就是我们的学习率调度器。
第一阶段，我们使用了 余弦退火（Cosine Annealing） 策略。
看图说话：
上图的左半部分（0到约12.5k步）就是余弦退火学习率的变化曲线。它有几个特点：
- 热身（Warmup）：刚开始，学习率从一个很小的值慢慢爬升到顶峰（5.0e-4）。这就像运动员赛前热身，让模型慢慢适应，防止一开始步子迈太大“扯着蛋”。
- 快速下降：达到峰值后，学习率像余弦函数一样平滑地下降，几乎降到了0。这就像老师在初期用很大的声音划重点，帮助学生快速掌握基础知识；随着学生水平提高，老师的声音也逐渐变小，让学生自己去领悟和微调。
那么，这个策略效果如何呢？我们来看损失（Loss）和困惑度（Perplexity）的变化。
看图说话：
- 训练/验证损失（Loss）：可以看到，在这一阶段，无论是训练损失（上图，更抖动）还是验证损失（中图，更平滑），都出现了断崖式下降！这说明模型在大学习率的驱动下，正在疯狂地吸收知识，从一个随机网络迅速成长，学习到了语言的基本结构和模式。
- 困惑度（Perplexity）：困惑度可以通俗地理解为模型对下一个词的“惊讶程度”，值越低越好。下图显示，困惑度也随之快速降低，证明模型预测下一个词的能力在飞速提升。
第一阶段非常成功！模型已经从“小白”变成了“初中生”。
阶段二：稳扎稳打的“精细打磨” (12.5k 步之后)
在模型掌握了基础知识后，再用很高的学习率可能会让它在最优解附近“反复横跳”，难以收敛到最佳点。因此，我从第12.5k步的checkpoint断点续训，并切换到了第二种策略：恒定低学习率。
看图说话：
- 回到学习率曲线图，在12.5k步的位置，学习率突然“跳”到了一个较低的恒定值（1.5e-4），并一直保持不变。
- 这就像把教学方式从“大声划重点”切换到了“小声辅导”。我们希望模型能在这个更小的学习率下，对知识进行精细的打磨和微调。
观察损失和困惑度曲线的后半段：
- 损失（Loss）：下降趋势明显变缓了，但依然在持续、稳定地下降。这完全符合预期！这表明模型正在从“粗通”走向“精通”，在已经很低的基础上，一点点地优化自己，寻找更优的解。
- 困惑度（Perplexity）：同样，困惑度的下降也变得平缓，但仍在稳步降低，最终达到了40以下。对于我们这个规模的迷你模型来说，这是一个还算过得去的成绩！
这次两阶段的训练策略，完美地展示了如何张弛有度地训练一个模型：先用大学习率快速收敛，再用小学习率精细调优。
学有所成：用best_model.pt来一次真正的“创作”
经过了漫长的训练和调优，我们得到了一个在验证集上表现最好的模型——best_model.pt。现在，是时候让它“毕业”并展示一下学习成果了！
我们给模型出了一道开放题：以“machine learning”作为开头，让它自由发挥，续写大约500个词。这就像是它的毕业论文答辩！
上图就是我们迷你模型的“答卷”。乍一看，非常惊艳！
- 流畅度和相关性：模型生成了一段非常流畅、语法通顺的英文。而且，内容紧紧围绕着“machine learning”展开，讨论了学术论文、研究方法、预测事件影响等话题，充满了“学术范儿”。这证明，我们的模型确实学到了语言的统计规律和特定文体（学术文章）的风格。
- 一本正经地“胡说八道”：仔细阅读你会发现，它提到的“芝加哥大学学生在《自然》杂志上发表的论文”、“耶鲁大学经济学院的首席研究员”等信息，全都是它自己编造的！这就是我们常说的“模型幻觉”。它并没有真正的知识和记忆，只是根据训练数据中学到的模式，生成了“看起来最像那么回事”的文本。它知道论文通常由某大学发表在某期刊，但具体是哪个，它只能靠统计概率去“猜”。
- 小瑕疵：在文本的最后，出现了一些重复性的短语，比如 "learning during learning during learning"。这是小模型在长文本生成中常见的问题，说明它在生成到后面时，可能会陷入某种局部模式，忘记了前面已经说过什么。
- 总结：这次推理还算是成功的！它证明了我们从零开始的训练是有效的，那些下降的损失曲线最终转化为了模型实实在在的生成能力。虽然它还远非完美，会“说谎”，会犯错，但这正是这类自回归语言模型的本质体现。
它不是一个知识库，而是一个能用的文本模式生成器。
总结：总结的几点启示
回顾这次完整的训练过程，我想和各位分享几点心得：
- 学习率是“炼丹”的灵魂：它不是一成不变的数字。通过精心设计的学习率策略（如热身、退火），我们可以更高效、更稳定地训练模型。
- 训练是迭代和调整的过程：对于我们的模型，训练了这么久，感觉一次性把所有参数设对几乎是不可能的。像我这次一样，分阶段训练、从断点恢复、调整超参数（比如学习率策略），不断的尝试都是模型训练的常态。
- 损失（Loss）和困惑度（Perplexity）是你的指南针：它们是衡量模型好坏最直接的量化标准。你的目标，就是想尽办法，让它们稳步下降。
- 我们当前的模型是“统计模仿家”，而非“事实查询机”：通过推理我们可以看到，我们的模型学会的是语言的模式，而不是事实。它会为了生成最“通顺”的句子而编造信息。
希望这篇训练日记能帮你拨开语言模型训练的迷雾，感受到其中的逻辑和乐趣。这只是一个开始，背后还有更广阔的世界等待我们去探索。
关注我的公众号不走丢
附录
GitHub链接：github.com/JimmysAIPG/…
