第88章 模型初優化
華興一號的第二輪訓練，跑了大半個月，終於接近尾聲。
這天晚上，林華興坐在書房裡，盯著螢幕上跳動的訓練日誌。損失函式值已經降到了0.21，各項評估指標都優於第一版模型。但他知道，距離真正的“好用”，還有不小的差距。
問題出在長文字理解上。
他調出測試日誌，仔細分析了模型在處理超過2000個token的長文字時的表現。結果顯示，當文字長度超過1500個token後，模型的準確率開始明顯下降，到2000個token時，準確率已經跌破了60%。
這是典型的注意力機製瓶頸。
現有的Transformer架構中，注意力機製的計算複雜度與序列長度的平方成正比。序列越長，計算量越大，模型也越難捕捉長距離的依賴關係。
林華興靠在椅背上，閉上眼睛，在大腦裡快速推演了幾種優化方案。
第一種方案，是採用稀疏注意力機製。把注意力矩陣變成稀疏的，隻計算部分位置之間的注意力權重，可以大幅降低計算量。但問題是，稀疏模式的選擇很關鍵，選得不好，會損失模型效能。
第二種方案，是採用迴圈記憶機製。在模型中增加一個記憶模組，把歷史資訊壓縮成固定長度的向量，在長文書處理時反覆使用。這種方案的優點是計算量小，但記憶容量有限。
第三種方案，是他一直在構思的——把兩種方案結合起來，設計一種混合注意力機製。對區域性資訊用全注意力，對全域性資訊用稀疏注意力，再加上一個可學習的記憶模組，讓模型自己決定記住什麼、忘記什麼。
這個想法在大腦裡已經跑了很多遍，但他一直沒有時間實現。現在，是時候動手了。
他睜開眼，開啟程式碼編輯器，開始寫新的注意力模組。
洪淑婷洗完澡出來，看見書房的燈還亮著，走過去敲了敲門：“還不睡？”
“再寫一會兒。”林華興頭也不抬。
洪淑婷走進來，站在他身後，看著螢幕上密密麻麻的程式碼。雖然看不懂，但她知道他正在做很重要的事。
“要寫多久？”
“大概兩三個小時。”
洪淑婷嘆了口氣，轉身出去，過了一會兒端著一杯熱牛奶進來：“那你慢慢寫，我先睡了。牛奶放這兒，記得喝。”
林華興抬起頭，看著她：“你先睡，我一會兒就來。”
“嗯。”洪淑婷在他臉上親了一下，轉身回臥室。
林華興端起牛奶喝了一口，溫熱的，甜度剛好。他放下杯子，繼續寫程式碼。
新的注意力模組比想象中複雜。他需要修改模型的底層架構，重新設計注意力矩陣的計算方式，還要保證梯度能夠正常回傳。每一行程式碼，他都在大腦裡先跑一遍，確認邏輯正確，再敲到螢幕上。
時間一分一秒過去。窗外，夜色漸深。
淩晨一點，他終於寫完了新模組的核心部分。他儲存程式碼，在伺服器上啟動了一輪小規模的測試訓練，然後關掉螢幕，走出書房。
臥室裡，洪淑婷已經睡著了。床頭燈還亮著，她手裡還拿著手機，螢幕上是沒看完的育兒知識文章。
林華興輕輕把手機從她手裡拿過來，放在床頭櫃上，關掉燈，躺到她旁邊。
洪淑婷迷迷糊糊翻了個身，靠進他懷裡，含糊地說：“寫完了？”
“寫完了。”
“能成嗎？”
林華興在她額頭上輕輕吻了一下：“能。”
三天後，小規模測試訓練結束。林華興調出測試結果，眼睛微微發亮。
新的注意力模組效果超出了預期。在處理2000個token的長文字時，模型的準確率從原來的58%提升到了82%，計算量隻增加了不到15%。
他立刻在伺服器上啟動了一輪完整的訓練，然後給洪淑婷發了一條訊息：“優化成功了。”
洪淑婷秒回：“太好了！晚上給你做紅燒肉慶祝！”
林華興看著螢幕，嘴角揚起。
傍晚，洪淑婷做了一大桌子菜。紅燒肉、糖醋排骨、清炒時蔬、番茄蛋湯，擺了滿滿一桌。
“這頓慶祝你模型優化成功。”洪淑婷給他夾了一塊排骨，“多吃點。”
林華興咬了一口排骨，外酥裡嫩，酸甜適口：“好吃。”
洪淑婷笑了：“那當然，我廚藝可是越來越好了。”
兩人邊吃邊聊，洪淑婷突然問：“模型優化好了，接下來做什麼？”
林華興想了想：“繼續訓練，然後測試。等效能穩定了，我打算用它做一些實際的任務。”
“比如？”
“比如，幫王教授的那個課題組做有限元分析。”
洪淑婷眨眨眼：“你不是拒絕加入了嗎？”
“拒絕加入，不代表不能幫忙。”林華興說，“用AI做有限元分析，是我的一個研究方向。如果能做出來，比傳統方法快十倍不止。”
洪淑婷似懂非懂地點頭：“那你加油。”
吃完飯，林華興回到書房，盯著螢幕上滾動的訓練日誌。損失函式值穩步下降，各項指標持續提升。
他知道，華興一號，正在一步步變成他想要的樣子。
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