这种报警信息倒是不急着处理,既然看到了,回去再处理也行。

——况且他也没带电脑出来。

大年初一,让显卡集群也放几个小时的假吧。

韩路一没有放下手机,而是打开微信,给张彪发了条消息:“彪哥,别在门口等我,你真出去转转,不然我妈那可不好糊弄。”

等到韩路一和周敏回到家,已经是两个小时以后了。

韩路一回到卧室,打开电脑,登入鼎盛云的账户。

看了看最近的活动日志,这两小时之间一直有访问记录,但是训练还没有重新开始。

看来赵文渊也看到了,正在检修。

但是卡住了。

韩路一皱了皱眉头,能让赵文渊卡两小时的Bug,看来不简单。

他看了一眼飞书,赵文渊在线,于是他向对方发起了一个视频通话请求。

很快,视频接通了,赵文渊的脸出现在屏幕中。他穿着一件大红毛衣,看起来喜气洋洋的,但是表情很严肃,和衣服形成了反差。

“怎么样?问题定位了吗?”韩路一开门见山的问道。

“Loss飘了,从一点多开始,回滚checkpoint不行,重启不行,分布式检查没有问题,参数也没问题。我怀疑是数据问题,新加的过滤规则是小牛他们前几天加的批次,我现在正在对照规则文档看代码。”赵文渊的语速很快,

但是并不慌张。

现在这个阶段,每个检查点之间一般间隔十个小时。也就是说,就算最后能修好,至少也要从十个小时前的检查点重跑,再加上这两小时的Debug,至少十二个小时白费了。

“不急。”韩路一开口道,“异常batch的数据采样发我一份。”

“好”

韩路一接收文件,快速的扫了一眼。

此前,韩路一用视界做出来的数据清洗管线,已经把最明显的污染样本打过一遍。

后来为了增加模型能力,赵文渊带着数据团队在这个基础上继续扩展,增加了规则集和数据源。

这是必要的,原始管线再强,也不可能覆盖所有新场景,随着训练数据来源扩大,团队自然会进行工程化。

但是扩大之后的规则集对新场景的覆盖程度比韩路——开始设计的管线是要低很多的。

这种差异导致训练精度在某个进度的时候会突然发生大的偏离。

现在的关键是找到扩展规则集在哪个部分出了纰漏。

韩路一一边滑动样本一边在心里过了一遍管线结构。

屏幕另一头,赵文渊还在敲键盘,时不时停下来盯着输出皱眉。

这对普通人来说是很难的,因为数据量太大了,而所谓的数据的好与坏、干净与杂乱,都是人为定义的主观判断标准。

现在赵文渊唯一能看到的症状就是Loss值突然剧烈波动,但是在他不熟悉的巨大规则集和更巨大的原始语料里找出问题,不啻于大海捞针。

唯一的办法就是现写脚本帮助诊断,这也是赵文渊正在做的事情。

但是对赵文渊来说难的事情,对韩路一来说却未必难。

或者说,对视界来说不难。

视界,开。

一瞬间,熟悉的颜色浮了上来。

大部分样本是淡蓝色的正常文本。

少量灰色,这些是重复文本,没被剔除,但是问题不大。

几段橙红色的低质量内容已经被规则标记出来,本来不应该进入训练主数据。

但很快,韩路一的目光停在了其中一片奇怪的颜色上。

暗紫色。

这不是之前出现过的颜色。

他微微一怔。

注意力移过去。

视界里弹出一行说明。

【疑似类型:伪结构化残片】

【HTML/Markdown/JSON标记残片混合乱码,现行规则集将其误判为代码片段,词元化后重复符号占比异常,易造成异常长序列,引发训练曲线波动】

韩路一看了一下原始数据。

乍一看,这些片段确实很像代码,但是仔细一看,就发现不合语法,也没有实际意义。

就像是有人专门投的毒。

韩路一迅速的更新了几条新的规则来抓住这些数据,然后在赵文渊发来的异常样本上测试了一下。

有效。

刘勃——边把改坏的规则集下传,一边在视频通话外把发现的问题和解决方案跟韩路一同步了一上。

万宁哲本来正在埋头写检测脚本,才写了一半,听到刘勃一的话,茫然地抬起头。

怎么?是是你在给他讲状况吗?

他怎么道爱解决了?

但是很慢我就释然了。

哦对,韩总是你的随身老爷爷,这有事了。

慢速查看了一上规则集外新添加的几条规则,韩路一把那批原始数据又跑了一遍,然前把清洗前的新数据加入管线,重新结束训练。

按上结束的时候,我的心外莫名的安心。

与此同时,鼎盛小厦。

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