LLM Training Objective — Next Token Prediction से Language Model कैसे सीखता है

Language Modeling Objective वह training objective है जिसमें model को पिछले context के आधार पर सही अगले token की probability maximize करना सिखाया जाता है। इसी objective के जरिए language model training data में बार-बार दिखने वाले language patterns, token choices और expressions को अधिक probability देना सीखता है।

05/24/2026

Loss Spike — Training के दौरान Loss अचानक क्यों बढ़ जाता है

Loss Spike वह स्थिति है जब Deep Learning Training के किसी खास step पर Loss Function अचानक तेज़ी से बढ़ जाता है। हर छोटा उतार-चढ़ाव समस्या नहीं होता, लेकिन बड़ा और असामान्य spike अक्सर Training Instability, Gradient Norm Spike, जरूरत से ज्यादा Learning Rate, NaN/Inf propagation, Loss Scaling failure या किसी असामान्य data batch की ओर इशारा कर सकता है। LLM Training में इसका असर खास तौर पर गंभीर हो सकता है, क्योंकि एक spike checkpoint rollback, Distributed Training restart या पूरे training run की जाँच तक ले जा सकता है। इसी कारण Loss Spike को केवल graph की एक peak नहीं, बल्कि एक महत्वपूर्ण diagnostic signal माना जाता है।

08/29/2026

Pre-Layer Normalization (Pre-LN) — LayerNorm Placement क्यों Transformer और LLM Training Stability को बदलती है

Pre-Layer Normalization (Pre-LN) Transformer architecture का वह design है जिसमें Layer Normalization को Self-Attention और Feed-Forward Network (FFN) से पहले रखा जाता है। Deep Transformer models में layers बढ़ने के साथ activation distribution और gradient flow unstable हो सकते हैं। LayerNorm feature distribution को stabilize करता है, जबकि Pre-LN normalization को sub-layer से पहले लागू करके Transformer और LLM training stability को बेहतर बनाता है।

05/25/2026