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第167章 重启lr研究 三（第1页）

在接下来的几天里，北大计算中心的gpu集群再次满负荷运转。

十几个不同版本的模型，在四张a100显卡上日夜不停地交叉训练、验证、叠代。

徐辰编写了一个自动化的超参数搜索脚本，让计算机自己去寻找那个最优的解。

屏幕上，十几条loss曲线像赛跑一样交织在一起，有的早早收敛，有的半路崩盘，有的则还在顽强地挣扎。

最终，在烧掉了数千块钱的电费后，一个名为“v4_final_best”

的模型版本脱颖而出。

它在clutrr验证集上的准確率稳定在了98.8%，比之前的demo版本又提升了3.5个百分点。

这类预测模型，准確率理论上是到不了100%的，人类在这个数据集上的平均准確率，也不过是99%左右。

毕竟，人也会犯错，也会看花眼。

而且在ai评测中，为了防止模型“过擬合”

或者“作弊”

，有时候会故意在测试集中掺杂少量的噪声数据。

如果一个模型在这些明显错误的题目上也答“对”

了，即输出了错误的標註答案，那就说明这个模型可能是在“背题”

，而不是在“推理”

。

所以98.8%算得上已经接近理论极限了。

看著这个数字，徐辰满意地点了点头。

“就是它了。”

……

隨后徐辰又看了下训练的日誌。

这才发现了这个算法存在一些问题。

由於之前徐辰都是丟给计算机让计算机自己叠代，然后就去做別的事了，所以徐辰並没有太过关注这个模型的运行效率，但是看了日誌才发现，这个slrm模型，太慢了。

徐辰看著那个令人咋舌的延迟数据：

qwen-7b（原版）：推理速度45tokenss。

qwen-7b+slrm：推理速度0.8tokenss。

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“0.8tokenss……”

徐辰扶额。

这速度，跟便秘有什么区別？

如果用这个速度去跟用户聊天，用户发一句“你好”

，等它回一句“你好”