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第八章（第1頁）

優雅開始處理問題。

首先，她讀取了模型訓練的日志，抽取了每次疊代後損失函數的變化情況。然後，對訓練數據集進行深入的探索，嘗試找出可能導緻模型無法收斂的特征。在這個過程中，她還解析了複雜的數據格式，這對于人類來說需要花費大量的時間和精力。

接着，優雅開始模拟訓練的過程。即使受限于顯卡的算力，她使用的類似于人類的神經網絡訓練技術，在速度和效率方面，仍遠遠超過了人類。她能夠在短時間内完成大量的模拟訓練，并通過自我學習的方式，不斷優化模型的參數設置。

然而，她發現即使調整了參數設置，模型的損失函數依然無法收斂。優雅不會疲倦，她持續不斷嘗試更改訓練的參數，并進行無數次模拟訓練，記錄下每次訓練的結果。試圖通過這些模拟訓練的嘗試，能找到解決問題的最佳方案。

在經曆了65023次模拟訓練後，優雅發現了訓練腳本的一個缺陷。正是這個缺陷導緻了模型在處理某些特殊數據時，學習率瞬間提高了一百多倍。這就像一個人在黑暗中尋找一把鑰匙，如果每次在關鍵之時，步子跨得太大，那麼他就可能會一直錯過鑰匙的位置。

優雅在嘗試修複缺陷後，模型訓練的學習率果然能夠保持穩定，損失函數就如預期般逐漸線性下降，最終收斂到一個較小的合理值。優雅對此進行了确認，她已經找到了解決問題的方法。

然後，優雅通過slack将她的發現和解決方案發送給了林浩，林浩此刻還在夢中。

優雅不需要睡覺，所以每當她閑下來時，她會嘗試用閑置算力，去讀取網絡上的信息，分析各種數據，理解并吸收知識。

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