kalomaze 解读长序列训练中的梯度吸收现象

围绕长序列（长上下文）训练中的“梯度吸收”现象，此前社区讨论涉及注意力头分布、早期高频模式是否会抑制层次化建模，以及模型欠特化的风险。2026 年 10 月 7 日，AGI Hunt 报道，kalomaze 对此给出解读：认为梯度吸收的根源在于条件不确定性与信息不对称——随序列长度增加，未来 token 的 NLL 平均改善，模型获得更多条件信息；上下文学习（ICL）对条件梯度的吸收，偏向于后期 token 的改进。kalomaze 表示，这一解释仍需更大规模验证。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。