Laatste van Tencent HY Research blog: De brug tussen LLM-infrastructuur en algoritmeontwikkeling. 🚀   We maken GradLoc open-source: Een white-box diagnostisch hulpmiddel dat gradientspikes traceert naar de exacte schuldige token in O(log N) tijd.   Het schalen van RLVR hoeft niet langer een strijd te zijn tegen "black-box" gradientspikes. Van heuristische trial-and-error naar deterministische engineeringdiagnostiek.   Blog: GitHub:

🔍 Van wereldwijde pieken naar enkele tokens   Standaard monitoring vertelt je alleen wanneer er een gradient piek plaatsvindt. GradLoc vertelt je waar. Door gebruik te maken van gedistribueerde binaire zoekopdrachten, isoleert het de specifieke token die de piek veroorzaakt met verwaarloosbare geamortiseerde overhead. Het is een "altijd-aan" debugger voor LLM-training.

💡 Nieuwe Collapse Mode Ontdekt   Het is niet altijd "vuile data" of "training-inference mismatch." GradLoc onthulde Layerwise Gradient Heterogeneity: Tokens kunnen "veilige" Importance Sampling (IS) verhoudingen hebben, maar toch specifieke lagen laten exploderen terwijl andere stabiel blijven. Standaard globale clipping is te bot een hulpmiddel hiervoor.

🛡️ De Oplossing: LayerClip   Om Layerwise Gradient Heterogeniteit aan te pakken, stellen we Layerwise Gradient Clipping voor. In plaats van een uniforme globale beperking, past LayerClip adaptieve beperkingen toe op basis van lokale laagstatistieken. Deze fijnmazige controle stabiliseert RLVR-training waar standaardmethoden falen.

🚀 Toekomstig Werk RLVR heeft betere engineering-observability nodig voor een dieper begrip en analyse. We maken GradLoc open-source om de drempel voor fijnmazige diagnostiek te verlagen. We hopen dat dit de gemeenschap helpt om binnen de engineering "black box" te kijken en te bewegen naar optimalisatie vanuit de eerste principes.