如何利用dots.llm1.base的中间检查点研究MoE训练动态？

2025-08-20

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训练动态研究实践指南

dots.llm1提供每1万亿token的检查点，研究关键点：

1. 差异分析方法
使用权重差异计算工具：
import torch delta = torch.abs(checkpoint1 - checkpoint2).mean()
2. 专家 specialization 追踪
统计各专家处理token类型的分布变化：
from collections import Counter expert_stats = [Counter() for _ in range(128)]
3. 负载均衡可视化
绘制训练过程中的专家激活热力图：
import seaborn as sns sns.heatmap(activation_matrix)
4. 知识演化研究
在固定测试集上验证各检查点的：
– 事实准确性
– 逻辑连贯性
– 领域适应性

建议使用Hugging Face的datasets库管理检查点，配合wandb进行实验追踪。