Откуда в обучении берётся nan: численная нестабильность в ML и почему всё считают в логарифмах
Модель обучается, loss падает, метрики растут. На какой‑то эпохе loss внезапно становится nan и больше не восстанавливается, как бы вы ни понижали learning rate. Или инференс на проде иногда возвращает вероятность ровно 1.0 для класса, которого в обучающей выборке почти не было, а в логах при этом тихо мелькает RuntimeWarning: overflow encountered in exp. Код не менялся, данные те же, гиперпараметры те же. Просто в какой‑то момент промежуточное число вышло за границу того, что тип float умеет хранить, и дальше вся арифметика поехала.
Путешествие токена: что конкретно происходит внутри трансформера
Из этой статьи вы узнаете о том, как трансформеры преобразуют входные данные в контекстно-зависимые представления и, в итоге, выдают вероятности, влияющие на выбор слов, которые генерируют большие языковые модели.
