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训练HRM模型有哪些注意事项？如何避免常见问题？

2025-08-23

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基于官方文档和实验数据，HRM训练需要特别注意以下要点：

数据准备

保持样本多样性（如数独训练使用数据增强技术）
控制样本规模在1000左右即可（过大可能引发过拟合）

训练策略

学习率设置：推荐初始值为7e-5（单GPU）或1e-4（多GPU）
早停机制：当验证准确率达到98%时应考虑停止
批大小控制：单GPU建议384（如RTX 4070）

问题规避

数值不稳定：添加梯度裁剪（阈值设为1.0）
过拟合：使用权重衰减（推荐值1.0）
<b]收敛困难：检查FlashAttention安装版本是否匹配GPU架构

典型训练表现：在RTX 4070上训练高难度数独模型约需10小时，8卡环境下可缩短至10分钟。准确率波动范围通常在±2%之间。

本答案来源于文章《HRM：用于复杂推理的分层推理模型》

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