Hacktoberfest 2026:メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

[32B Dense] Debug 64k increasing loss

オープン
#381 コメント 15 件 リアクション 0 件 担当者 4 名 GitHub で見る

@luukkonenr がすでに取り組んでいます。

2026年9月2日 から。

評価

この issue はまだ評価されていません。

説明

T4.4 - model training

While training the 32B dense flag model we encountered an increasing loss around 64k:
See:
Image
From: https://wandb.ai/openeurollm-project/oellm_32b_dense
For live debug session: https://github.com/OpenEuroLLM/oellm-autoexp/blob/prod/oellm_32b_dense/docs/64k-debug/DEBUG.md

The Problem:

The training loss was going down like it should. Then around iteration 65,000
it turned around and started going up, and it keeps getting worse.

  • Run: oellm_32b_dense_prod_dataopt5_gbs4096_lr3e-4
  • Last job: 1537344 →
    wandb,
    stopped 2026-08-30 22:43 at iteration 75,125
  • Training loss: 1.5434 at ~65,000 → 1.587 at 75,125

This is not a wobble. It is a steady climb that is speeding up — all of it visible
in job 1537344
(wandb, which
covers 66,626 → 75,125, i.e. the whole broken stretch):

iterations loss change per 1000 steps where to see it
50k–56k −0.0018 (good, going down) job 1530865
62k–66.6k −0.0005 (nearly stopped) jobs 1535676, 1536694
66.6k–71k +0.0023 (going up) 1537344
71k–75k +0.0062 (going up faster) 1537344

Why this is a big deal: we are only 8.4% into a 15T-token run
(75,125 of 894,000 iterations, ~1.26T tokens). If the model gets worse the longer
we train, the other 92% cannot be run this way. Rough cost so far: ~11,000
iterations spent making it worse ≈ 185B tokens ≈ 27,500 GPU-h.

How we found the exact spot

Fitting the healthy part of the curve (12k–34k) and extrapolating, the run stays
on track until ~66,000 and then breaks away: +0.012 at 68k, +0.024 at 72k,
+0.038 at 74k. The break is at ~66,625.

Held-out scores confirm the model really got worse (lower = better):

checkpoint score job
60,000 1.500890 1548575
64,000 1.495481 ← best 1573075
68,000 1.511213 1563495
72,000 1.519173 1543640

Normally later = better. Here it flips after 64,000. That flip is the bug.

This could be due to a variety of things

  • FP8
  • NaN weights/activations
  • Switching containers
  • Turning on inter-document attention masking
  • Data quality
  • RMSNorm off-zero gamma
主要言語
言語のデータがありません
スター
3
フォーク
0
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

OpenEuroLLM/Taskboard のほかの issue

OpenEuroLLM/Taskboard の issue をすべて見る

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。