ゼロからLLMを書く、パート32j -- 介入：クラウドでより良いモデルを訓練しようとする試み

著者は、163MパラメータのGPT-2スタイルモデルに対して、勾配クリッピング、重み減衰の調整、ドロップアウトの削除、学習率のスケジューリング、QKVバイアスの追加など、複数の介入を組み合わせてクラウド上で訓練を実施。テストセットの損失が3.577761とこれまでで最良の結果を得たが、元のGPT-2の重みの性能にはまだ及ばなかった。