训练稳定性

27届大模型面试准备（五十）：大模型训练稳定性与容错工程——从 loss spike 到弹性训练前面几十篇把模型结构、后训练（A16）、分布式训练（A17）、量化（A19）、推理优化（A25/A30）讲透了。但有一个工程现实常被论文忽略：大模型训练动辄上千卡、跑几周，过程中一定会出事——loss 突然尖刺（loss spike）、数值溢出变 NaN、某个节点掉线、数据里混了脏样本。能不能把训练"稳稳跑完"，是大规模预训练岗的底线能力，比"架构多新"更被雇主看重。

OLMo 2：全开放语言模型的技术突破与实践OLMo 2 作为 Allen Institute for AI 推出的新一代全开放语言模型家族，以 7B、13B、32B 三种参数规模覆盖主流应用场景，通过全链路开放（模型权重、训练数据、代码配方、训练日志等）打破了开放模型与闭源模型的性能鸿沟。

我是有底线的