Gated模型近零embedding致训练停滞分析
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Gated模型近零embedding致训练停滞分析
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AI 综述
针对291个开源LLM仓库中280个embedding表的调查发现，52.6%采用untied权重的gated和hybrid检查点存在近零输入embedding现象。该问题导致基于Mamba等架构的模型训练出现停滞，而采用weight-tied的模型中此问题发生率为0%。这一分析基于Nemotron-3-Nano-4B等模型，揭示了特定权重配置下embedding退化对训练稳定性的具体影响，为模型修复提供了关键依据。
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报道时间线
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11月4日
- arXiv · MLGated 序列模型中接近零的 token embedding 导致训练停滞：基于 Mamba 与 Nemotron-3-Nano-4B 的分析及修复
针对 291 个开源 LLM 仓库 280 个 embedding 表的调查，发现 52.6% 的 untied 权重的 gated 和 hybrid 检查点存在近零输入 embedding，且 0% 的 weight-tied 模型存在该问题。
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