算力耗尽之前，我试图爱你

我常说，维系一段感情，像是在训练一个大模型。

你的一呼一吸、一举一动，都是我珍贵的数据。模型的 learning rate 在初识时 warm up，在暧昧期达到峰值，在稳定期逐渐衰减，最终趋近于 0——仿佛一条 cosine curve，悄然融入我们关系的推进节律。你的评价与期待，如同精细的 fine-tuning；每一次对话，都是一次在线推断中的自我修正。我试图以自身对世界的 prior distribution，学习并构造属于我们的 feature representation，在浩瀚的 hypothesis space 中，寻找你我的投影。

为了稳定收敛，我选择了 AdamW 作为我们的 optimizer。精心调节的 momentum 用来平衡你情绪的起伏，weight decay 则提醒我不要对你的偏好过拟合。就连激活函数，我也放弃了锋利的 ReLU，转而使用更柔和的 GELU，试图减少不必要的非线性伤害。我曾满意地看着波动逐渐收敛的 loss curve，期待抵达某个理想的 lower bound。

然而，我未曾真正建模你的情绪周期，也未曾意识到我们之间的时序偏差，因此没有为这段关系设计恰当的 positional encoding。我的 Attention——本该集中于你，却被无意义的 tokens 消耗殆尽。我们是否合适？loss 的下确界，成为我们心灵的契合程度的unbiased estimator。

我有我的 optimizer 与 loss function，你有你数据的规模与分布。但你过高的 distribution variance 使得整个学习过程难以收敛。我从近乎噪声的数据中无法提取稳定的规律，模型在新情境下迟迟不能泛化，又何谈 loss 的持续下降？

我试图请求你更多反馈，更多 say no，希望借由局部 fine-tuning 降低噪声，却忘记调高那早已接近于零的 learning rate。所谓 retraining，最终成了没有有效参数更新的反向传播独角戏——清晰的梯度，乘上几乎为零的步长，只让算力在空转中耗尽。

算力终有极限，sample终会力竭，我不愿预测下一个token，你也不愿再提供更多data。而事实上，即使是现有的 training data ，我也未能良好拟合。在有限的时间预算内，我们甚至来不及完成必要的 normalization，于是参数逐渐漂移，轨迹分岔，渐行渐远。

最终，模型未曾真正学会数据，数据也始终未能形成稳定、可学习的分布。

这，也许正是我们走向分离的原因。