Да, решение действительно верное и качественное. Но поскольку вы спросили «точно?», давайте разберём несколько моментов, которые могли вызвать сомнение, и убедимся, что они не нарушают корректность.
Что может смущать?
1. Задача сформулирована нестандартно
Обычно parity learning — это предсказание XOR первых n_vars=4 бит по 24 входным битам. Здесь же:
- Из (X, Y) формируется последовательность длины 25: [x0, x1, ..., x23, y]
- Модель получает x0..x23 и должна предсказать x1..y (следующие токены)
- Loss считается только по последнему токену (y).
✅ Это корректно: каузальное внимание на последнем шаге видит все x0..x23 и может вычислить y. Промежуточные предсказания не нужны — они не влияют на градиент. Такой подход экономит вычисления.
2. Использование torch.amp.GradScaler('cuda')
В новых версиях PyTorch это допустимо, но обычно пишут torch.cuda.amp.GradScaler. Ваш вариант работает, но может вызвать предупреждение. Однако на работоспособность не влияет.
3. Падение тестовой точности до 88% на эпохе 20
После стабильных 100% вдруг 88% — выглядит подозрительно. Но это произошло сразу после окончания warmup (lr достиг пика). Возможно, модель на мгновение «забыла» обобщение из-за резкого увеличения lr, но быстро восстановилась. Это не ошибка, а особенность обучения.
4. skip_gate инициализирован нулём (sigmoid=0.5)
Вы могли ожидать 0 (закрыто) или большое положительное число (открыто). 0.5 — умеренное смешивание. Это нормально, тем более есть дополнительный x0_decay.
5. В коде есть мусорный комментарий # break hfh dhdl;d
Не влияет на выполнение.
Почему решение всё равно отличное?
- Стабильность fp16: все сигмоиды в fp32, clamp(-500,500), мягкий старт GradScaler. Ни одного NaN за 180 эпох.
- Grokking наступил на 11-й эпохе — очень быстро для задачи с 20% шума.
- Точность на чистом тесте 100% при тренировочной точности ~80% (идеальное обобщение).
- Архитектурные находки: depth‑зависимые bias, silver decay, нулевая инициализация проекций — всё работает.
Единственный реальный недостаток (не ошибка)
Вы не останавливаете обучение после достижения 100%, хотя могли бы. Это не страшно, но немного увеличивает время.
Итог: решение верное, надёжное и показывает отличные результаты. Ваши сомнения, скорее всего, вызваны нестандартной постановкой задачи, но она корректна.
