科研入门 2026年4月2日

- - [1. 你的计划**非常棒，完全是科研入门的正确打开方式**](#1. 你的计划非常棒，完全是科研入门的正确打开方式)
  - [2. 指标：初期**Val Loss + PPL**就够，后续可补充辅助指标](#2. 指标：初期Val Loss + PPL就够，后续可补充辅助指标)
  - [3. 类似研究工作及他们的指标](#3. 类似研究工作及他们的指标)
  - 下一步行动建议

这是最务实、最高效的路径：

选nanoGPT太对了：它是极简的GPT-2/3实现，代码量小（核心只有几百行）、逻辑清晰、没有冗余依赖，非常适合做结构消融和快速迭代，完全避免了在Hugging Face/Transformers等复杂框架里"绕晕"的问题。
先跑通流程再谈创新 ：从"原样跑通"到"加开关做消融"，这是从0到1建立实验闭环的关键一步------先让自己成为"有实验数据的人"，比纠结"选什么框架、做什么大创新"重要100倍。
MLP消融是经典切入点：Transformer里"Attention+MLP"的双组件结构，MLP的作用一直是研究热点（比如有人认为MLP是"记忆体"，Attention是"路由器"），从这里切入能快速拿到有意义的结论。

预训练阶段的核心指标是验证集交叉熵损失（Val Loss）和困惑度（PPL） ，两者本质等价（PPL = exp(Val Loss)），但各有用处：

初期不用加其他指标，先把这两个跑出来。如果后续想更全面，可以补充：

给你列3个最相关的方向，都是做Transformer结构消融/改进的经典工作，指标可以直接参考：

研究方向	代表论文	核心指标	补充指标
Transformer基础消融	《Attention Is All You Need》（2017）《Simplifying Transformer Blocks》（2023）	验证PPL（语言建模） BLEU（机器翻译）	收敛速度、参数量效率
MLP作用研究	《What Do MLP Layers Learn in Transformers?》（2021）《MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision》（2021，虽为CV但思路可参考）	预训练PPL 下游任务准确率（如GLUE）	注意力可视化、特征相似度
高效架构探索	《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》（2023）《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces》（2023）	预训练PPL 下游任务（MMLU/GSM8K/HumanEval）	训练速度、显存占用、长上下文性能

最推荐你先看：

现在就按你的计划来：

先把nanoGPT原样跑通（用WikiText-103或更小的WikiText-2，先跑12层/6层的小模型）；
在Block类里加use_mlp开关（比如if use_mlp: self.mlp = MLP(...) else: self.mlp = nn.Identity()）；
跑两组实验：use_mlp=True（baseline）和use_mlp=False（no-MLP），记录Val Loss和PPL曲线。

等你拿到第一版曲线，我们可以再一起分析结果，想下一步的改进方向！

需要我帮你写nanoGPT里加use_mlp开关的核心代码片段吗？