---
title: "Wyjaśnienie parametrów trenowania LLM"
url: https://michalasobczak.pl/pl/posts/llm-training-parameters-explanation.html
author: "Michał Sobczak"
description: "Krótki przegląd parametrów trenowania LLM MLX LORA. weight_decay Technika regularyzacji, która dodaje niewielką karę do wag podczas trenowania, aby zapobiec ich nadmiernemu wzrostowi, co pomaga ograniczyć overfitting."
published: 2025-10-25T13:07:52.000Z
updated: 2025-10-25T13:10:54.000Z
language: pl
categories: ["AI/ML"]
tags: ["AI/ML", "LLM"]
license: CC BY-NC-ND 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)
---
# Wyjaśnienie parametrów trenowania LLM

Krótki przegląd parametrów trenowania LLM MLX LORA.

<table><tbody><tr><td><strong>weight_decay</strong></td><td>Technika regularyzacji, która dodaje niewielką karę do wag podczas trenowania, aby zapobiec ich nadmiernemu wzrostowi, co pomaga <strong>ograniczyć overfitting</strong>. Często implementowana jako regularyzacja L2.<em>przykłady: 0.00001 – 0.01</em></td></tr><tr><td><strong>grad_clip</strong></td><td>Skrót od <em>gradient clipping</em> (przycinanie gradientów) — metoda, która ogranicza (przycina) wielkość gradientów podczas propagacji wstecznej, aby <strong>zapobiec eksplozji gradientów</strong> i ustabilizować trenowanie.<em>przykłady: 0.1 – 1.0</em></td></tr><tr><td><strong>rank</strong></td><td>Odnosi się do <strong>wymiarowości</strong>, czyli liczby niezależnych kierunków w macierzy lub tensorze. W modelach niskiego rzędu (low-rank) określa, w jakim stopniu model kompresuje lub aproksymuje oryginalne dane.<em>przykłady: 4, 8, 16 lub 32</em></td></tr><tr><td><strong>scale</strong></td><td>Mnożnik lub współczynnik służący do <strong>dostosowania wielkości wartości</strong> — na przykład skalowania aktywacji, gradientów lub learning rate w celu zachowania stabilności numerycznej lub normalizacji cech.<em>przykłady: 0.5 – 2.0</em></td></tr><tr><td><strong>dropout</strong></td><td>Metoda regularyzacji, która <strong>losowo „wyłącza” (zeruje) część neuronów</strong> podczas trenowania, zmuszając sieć do uczenia się bardziej odpornych i lepiej generalizujących wzorców.<em>przykłady: 0.1 – 0.5</em></td></tr></tbody></table>