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? 不过,规模越大,能出错的地方也越多。研究团队发现了一类在小模型训练中几乎不会遇到的"规模诱导失效模式"。这类问题中最典型的是"训练-推理不一致"(TIM)。问题出在一种叫做"专家混合"(MoE)的稀疏模型架构上——这类模型在处理每个输入时,只会激活其中一小部分专家模块,而不是所有模块都参与计算。当推理端和训练端的细微数值差异导致不同的专家被激活时,等于两端实际上在运行不同的计算图,梯度更新就不再针对产生样本的那个策略,整个强化学习循环的数学基础就瓦解了。¡¶»ÆÍø¡·
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