评估、诊断与复现进阶专题讲解
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TRAINING ENGINEERING / CASES
工程诊断案例：从症状走到证据
遇到训练异常时，先列出可能原因，选择能区分这些原因的观测，再通过控制变量实验验证。
01 / DIAGNOSE
先选第一条证据，再展开后续记录
四个跨专题案例
选择不会修改证据。你可以把多种假设保留到验证阶段；练习重点是排查顺序，以及每条证据如何支持或排除一种解释。
02 / EXPERIMENT RECORD
实验记录需要保留哪些信息？
01 / OBSERVATION
可复现的现象
哪份模型、数据、配置、样本和计数；指标变化及波动范围。
02 / HYPOTHESIS
可被推翻的解释
如果是这个原因，什么观测应改变？什么结果会否定它？
03 / CONTROL
最小区分实验
固定其他因素，保留基线；记录随机性和环境差异。
04 / DECISION
结论与下一步
支持了什么、还排除不了什么、是否满足改动或发布门槛。
| 不充分的记录 | 更有用的写法 |
|---|---|
| “换 AdamW 后好了” | 同初始化、样本顺序、token 预算下，只改 optimizer；各自合理调参，比较多次验证结果与 update norm，记录完整 schedule。 |
| “多卡结果不一样” | 固定一次全局 batch，记录有效标签数量与 loss reduction，比较梯度和参数差，声明精度与容差。 |
| “模型大了所以慢” | 拆总参数/激活参数、FLOPs、HBM 流量、通信和关键路径；用一致工作负载测量。 |
| “泛化没问题” | 声明哪些未见分布、题族与切片被验证，样本量/区间、污染检查、仍未覆盖的边界。 |
适用范围与一手资料
案例、数值与后续记录均为人为构造，用于练习提出假设和设计区分实验。结论适用于案例中给出的证据，真实模型需另行测量。
公式与机制的原始依据 · 5 项
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