大数据预训练学习不到新知识，是什么原因？

3G大小的数据预训练，loss值下降很慢，checkpoint测试的表现是没有学习到新知识

#! /bin/bash
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32
GPUS_PER_NODE=1

NNODES=1
MASTER_ADDR="localhost"
MASTER_PORT=12345

OPTS=""
# model and dataset settings
OPTS+=" --model-config config/cpm-bee-10b.json"
OPTS+=" --dataset ../datasets/datasets.json"
# training settings
OPTS+=" --train-iters 20000"
OPTS+=" --batch-size 8"
OPTS+=" --max-length 2048"
OPTS+=" --lr 0.001"
OPTS+=" --warmup-iters 2000"
OPTS+=" --lr-decay-style noam"
OPTS+=" --weight-decay 0.01"
OPTS+=" --clip-grad 1.0"
OPTS+=" --loss-scale 1048576"
OPTS+=" --loss-scale-factor 2"
OPTS+=" --loss-scale-steps 128"
# log settings
OPTS+=" --inspect-iters 100"
OPTS+=" --log-dir ../logs/train/"
OPTS+=" --tensorboard ../logs/tensorboard/cpm_live_48_4096/"
# saving ckpts
OPTS+=" --save-iters 500"
OPTS+=" --save ../pretrain_results_0920/"
OPTS+=" --save-name cpm_live_checkpoint"
# loading ckpts
MODEL_STEPS="0"
OPTS+=" --start-step ${MODEL_STEPS}"
OPTS+=" --load /data/models/cpm-bee-10b/pytorch_model.bin"
#OPTS+=" --load-grad "
#OPTS+=" --deepspeed ds_config.json "

CMD="torchrun --nnodes=${NNODES} --nproc_per_node=${GPUS_PER_NODE} --rdzv_id=1 --rdzv_backend=c10d --rdzv_endpoint=${MASTER_ADDR}:${MASTER_PORT}  pretrain_cpm_bee.py ${OPTS} "

echo ${CMD}
$CMD

预训练数据是从百度百科、维基百科抓取的IT相关的数据

测试结果：

问题：系统是什么?
回答：'系统是什么? 。系统是什么?'

问题：贾宝玉是谁？
回答：贾宝玉是谁？ 。贾宝玉是谁？

问题：介绍一下三国演义
回答：介绍一下三国演义\n《三国演义》，又名《三国志通俗演义》、《三国志平话》、《三国志传》等，是中国古典四大名著之一，作者为罗贯中，成书年代为元末明初。

小数据量，大约200M的小数据量是可以正常回答的。

Start with pretrain_cpm_bee.py and config/cpm-bee-10b.json, then inspect the supplied training command, logs, and saved checkpoints. Compare the reported 3G-data run with the 200M-data run and determine what explains the loss and response differences; done means a reproducible cause is identified.