En el mundo de los grandes modelos de lenguaje, la estabilidad durante el entrenamiento es crucial para lograr una optimización confiable. En un reciente estudio, se analizó cómo la estabilización de la dinámica de entrenamiento afecta a la distribución de generación inducida por estos modelos.
El trabajo reveló que, bajo un entrenamiento estándar de máxima verosimilitud, las trayectorias estables de los parámetros llevan a soluciones estacionarias que minimizan aproximadamente la divergencia KL hacia delante con respecto a la distribución empírica, reduciendo implícitamente la entropía generativa. Esto puede provocar que el modelo aprendido concentre la masa de probabilidad en un conjunto limitado de modos empíricos, mostrando una degeneración sistemática a pesar de una convergencia suave de la pérdida.
Para validar empíricamente este efecto, se utilizó un marco de entrenamiento controlado que estabiliza las estadísticas internas de generación, observando salidas consistentes de baja entropía y comportamientos repetitivos en distintas arquitecturas y semillas aleatorias. Esto sugiere que la estabilidad de la optimización y la expresividad generativa no están intrínsecamente alineadas, y que la estabilidad por sí sola no es un indicador suficiente de la calidad generativa.
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