今天我们继续探讨《从零开始编写LLM》系列，第32部分B – 干预措施：梯度裁剪。在我们的深度学习旅程中，梯度裁剪是一个非常重要的技术，用于解决梯度爆炸和消失的问题。在训练神经网络过程中，梯度可能会变得非常大或非常小，这会导致优化算法无法正常工作。梯度裁剪通过限制梯度的大小，可以避免这些问题的发生。
梯度裁剪的实现非常简单。我们只需要在每次更新模型参数之前检查梯度的大小，并根据阈值对其进行裁剪。这样可以确保梯度的值始终保持在一个合理的范围内，避免出现梯度爆炸或消失的情况。
在我们的LLM模型中，梯度裁剪可以帮助我们更好地训练模型，提高模型的性能和稳定性。通过使用梯度裁剪技术，我们可以更快地收敛到最优解，避免训练过程中出现不稳定的情况。
总的来说，梯度裁剪是一个非常实用的技术，可以帮助我们解决深度学习中常见的问题。在接下来的实验中，我们将尝试使用梯度裁剪技术来改进我们的LLM模型。让我们拭目以待，看看这项技术能否带来更好的表现和结果。【Reference: https://www.gilesthomas.com/2026/02/llm-from-scratch-32b-interventions-gradient-clipping】.让我们拭目以待，看看这项技术能否带来更好的表现和结果。
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