12月17日，周三，上午九点。
演海公司的办公区里，气氛有些不太一样。
往常这个时候，大家都是各干各的活儿，偶尔讨论几句技术问题。
但今天不同。
所有人都围在白迁的工位前，盯着他面前那台连接着云服务器的笔记本电脑。
屏幕上，是一个监控面板，显示着16张A100 GPU的实时状态。
温度、功耗、显存占用、算力利用率......
一个个数字不断跳动着，像极了医院里监护病人生命体征的仪器。
“现在是九点二十八分。“
白迁看了一眼手表，深吸了一口气，手指悬在键盘上方。
“数据集路径已配置，训练脚本检查完毕，分布式通信测试通过。“
他转过头，看向站在身后的陈林。
“陈总，一切准备就绪。可以开始了吗?“
陈林点了点头，语气平静:
“开始吧。“
白迁重重地按下了回车键。
屏幕上，黑色的终端窗口里，瞬间开始疯狂地刷出密密麻麻的日志信息。
[INFO] Distributed training initialized. World size: 16
[INFO] Loading tokenized dataset...
[INFO] Dataset loaded. Total tokens: 1.02B
[INFO] Model architecture: AdaptiveHybridTransformer-1.5B
[INFO] Training configuration: 20B tokens， batch size 2048， learning rate 1e-4
[INFO] Starting training...
[Step 1/9765625] Loss: 8.2341， LR: 1.0000e-05， Tokens/sec: 524288
[Step 2/9765625] Loss: 8.1987， LR: 2.0000e-05， Tokens/sec: 531456
陈林站在人群中间，看着屏幕上那些不断跳动的数字，心里其实挺紧张的。
虽然前几天的测试已经证明，新架构的代码是能跑通的。
但那只是最基础的前向传播测试。
真正的训练过程，才是检验这个架构的试金石。
就在这时，白迁忽然皱起了眉头。
“嗯?“
他盯着屏幕上的loss曲线，表情变得有些凝重。
站在旁边的潘思也注意到了，他推了推眼镜，凑近了些。
“这个loss下降速度......好像有点慢啊。“
白迁点了点头:
“是的。按理来说，训练初期应该是loss下降最快的阶段。但你看这曲线，几乎是平的。“
陈林听到这话，心里咯噔一下。
他虽然自学了半年AI相关的知识，但毕竟只是纸上谈兵，对于训练过程中可能出现的各种坑，完全没有经验。
“白博士，这是什么问题?“陈林问道。
白迁没有立刻回答，而是快速敲击键盘，调出了更详细的训练日志。
他盯着屏幕看了好一会儿，才缓缓开口:
“陈总，您过来看一下。“
陈林走到白迁身边，顺着他的手指看向屏幕。
“您看这里。“白迁指着一行数据，“初始学习率是1e-4，也就是0.0001。这个值......有点保守了。“
“保守?“陈林有些疑惑。
“对。“白迁点了点头，“学习率就好比是汽车的油门。您踩得太轻，车就跑不快。“
“训练初期，模型的参数都是随机初始化的，离最优解还远着呢。这时候就应该用大一点的学习率，让模型快速找到大致的方向。“
白迁说着，又调出了一张图表。
“您看，现在的梯度范数(gradient norm)很稳定，说明训练过程是安全的，不会出现梯度爆炸。“
“在这种情况下，我们完全可以把学习率提高到5e-4，也就是0.0005。“
“而且......“白迁顿了顿，“我建议加一个warm-up策略。“
“Warm-up?“陈林重复了一遍这个词。
“对。“白迁解释道，“Warm-up的意思是'热身'。具体做法是，训练刚开始的时候，学习率从一个很小的值，比如1e-7，逐步线性增长到目标值5e-4。“
“这样做有两个好处。“
白迁伸出两根手指:
“第一，避免训练初期因为参数初始化不好，导致梯度过大，把模型直接训崩。“
“第二，让模型在初期有一个'适应'的过程，找到一个相对稳定的优化方向，后续训练会更平滑。“
陈林听完，若有所思地点了点头。
虽然他对训练的具体细节不太懂，但白迁的解释很清楚，逻辑也很严密。
更重要的是，陈林信任白迁的专业水平。
“那就按你说的办。“陈林果断地说道，“把学习率调到5e-4，加上warm-up。“
“好的!“
白迁立刻开始修改训练脚本。
他的手指在键盘上飞舞，几分钟后，新的配置文件就写好了。