Community-Post-Training von yandex/AliceAI-80B-A3B nach NaN-Fehler neu gestartet
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Warum es zählt
Zeigt typische Fallstricke beim QLoRA-Training großer MoE-Modelle auf Consumer/Prosumer-Hardware: NaN-Bugs in Custom-Kernels können fast unbemerkt bleiben, wenn die Loss-Kurve oberflächlich plausibel wirkt. GGUFs und ein llama.cpp-Patch sollen nach erfolgreichem Abschluss veröffentlicht werden.
— Lumeric Redaktion
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