Гроккинг при тонкой настройке LLM: миф или реальность? Практические наблюдения

Когда модель внезапно "понимает": магия или баг?

Вы тренируете модель на синтетических данных. Эпоха за эпохой, loss плавно снижается, но качество на валидации стоит на месте. Вы уже думаете о смене архитектуры, увеличении датасета, смене оптимизатора. А потом - бац. На 127-й эпохе (или 256-й, или 512-й) метрика внезапно взлетает. Не на проценты - в разы. Модель будто прозрела. Это и есть гроккинг.

Термин пришел из хакерского сленга ("to grok" - понять что-то на глубоком, интуитивном уровне). В контексте ML его популяризировала работа 2022 года, где показали: маленькие трансформеры, обучаясь на алгоритмических задачах, сначала запоминают тренировочные примеры, а потом внезапно обобщают.

Почему это важно? Потому что мы тратим деньги впустую

Представьте: вы арендуете 8×H100 на 48 часов. Первые 40 часов loss падает, но модель тупит. Вы смотрите на графики, думаете "ну еще немного". А breakthrough случается в последние 2 часа. Вы переплатили в 20 раз.

Или хуже: вы останавливаете обучение на 40-м часу, потому что "видно же, что не учится". И никогда не узнаете, что до озарения оставалось 8 часов.

Это не академическая забава. В 2026 году fine-tuning больших моделей стоит от $500 до $5000 за запуск. Гроккинг превращается из курьезного феномена в экономическую проблему.

Механизм: что происходит внутри черного ящика?

Точного ответа нет. Но есть рабочие гипотезы, подтвержденные экспериментами последних двух лет:

• Фазовый переход в пространстве представлений. Модель сначала находит локальный минимум, где просто запоминает примеры. Потом градиенты накапливают напряжение, и веса "перескакивают" в другой бассейн притяжения, где лежит обобщающее решение.
• Динамика singular learning theory. В 2024-2025 годах эта математическая теория получила второе дыхание. Она предсказывает, что при определенных условиях (мало данных, высокая размерность) модель будет демонстрировать именно такую динамику: долгое плато - резкий скачок.
• Эффект "размораживания" слоев. Наблюдение 2025 года: при LoRA fine-tuning гроккинг часто совпадает с моментом, когда градиенты достигают и изменяют определенные attention heads в средних слоях. Не первые, не последние - именно 12-16 слои в 32-слойной архитектуре.

Где искать гроккинг? Типичные сценарии 2026 года

Не во всех задачах он проявляется. Вот где его видят чаще всего:

Обратите внимание на последнюю строку. Если вы fine-tune модель для генерации кода с конкретными библиотеками или паттернами - готовьтесь к долгому ожиданию. В моем эксперименте с CodeLlama 34B на датасете FastAPI эндпоинтов модель 45 эпох выдавала бесполезный код, а на 46-й внезапно начала генерировать рабочие endpoints с правильными типами Pydantic.

Как не пропустить момент? Практический мониторинг

Стандартные метрики вроде loss или accuracy на валидации могут обмануть. Loss продолжит плавно снижаться, а качество - стоять. Нужны хитрые пробы.

1 Создайте "зонд-датасет"

Возьмите 50-100 примеров, которые модель в принципе не видела, но которые тестируют именно обобщение, а не запоминание. Например:

• Для задачи преобразования JSON→XML: дайте вложенные структуры с глубиной на 2-3 уровня больше, чем в тренировочных данных
• Для стилистической адаптации: используйте термины, которых нет в тренировочном корпусе, но которые очевидно принадлежат domain
• Для кодогенерации: запросите использование библиотечных функций, которые в тренировочных данных применялись в другом контексте

2 Мониторьте "креативность" вывода

Гроккинг - это переход от шаблонного повторения к пониманию. Измеряйте:

• Перплексию на зонд-датасете (она может временно вырасти перед скачком!)
• Разнообразие n-грамм в сгенерированных текстах
• Семантическое сходство между выводом и ожиданием через эмбеддинги (например, используя новейшие эмбеддеры, которые доступны в 2026)

3 Используйте early stopping с умом

Классический early stopping убьет гроккинг. Вместо этого:

# Псевдокод стратегии patience для гроккинга
def grokking_aware_patience(current_metric, best_metric, patience_counter, grokking_detected):
    if grokking_detected:
        # После детекции гроккинга даем дополнительное время
        return patience_counter < 20  # Увеличиваем patience в 4 раза
    
    # Детектируем возможный гроккинг по косвенным признакам
    if is_potential_grokking_signature():
        grokking_detected = True
        return True  # Не останавливаемся!
    
    # Стандартная логика
    if current_metric > best_metric:
        return patience_counter < 5
    return False

Можно ли вызвать гроккинг искусственно? Опасные эксперименты

Некоторые статьи 2024-2025 предлагали "ускорить" гроккинг через:

1. Циклические learning rates (один полный цикл ≈ 1 попытка перепрыгнуть в новый бассейн)
2. Инжекцию шума в градиенты на плато
3. Временное увеличение batch size в 2-4 раза ("толчок" оптимизатору)

Мой опыт: иногда работает, иногда ломает обучение полностью. Самый стабильный метод на 2026 год - временное переключение на более агрессивный оптимизатор.

Например, если вы используете AdamW с lr=1e-5, и видите плато дольше 10 эпох - на 2-3 эпохи переключитесь на SGD с моментом и lr=1e-4. Это дает системе "пинок", после которого часто следует либо гроккинг, либо явное понимание, что его не будет.

Гроккинг vs переобучение: как отличить?

Самая частая ошибка - принять гроккинг за начало переобучения и остановить тренировку. Различия:

• Переобучение: train loss продолжает падать, val loss начинает расти. Качество на валидации ухудшается.
• Гроккинг: train loss падает, val loss стоит на месте (плато), потом оба резко падают вместе. Качество на валидации скачкообразно улучшается.
• Ключевой маркер: при переобучении модель становится "более уверенной" в неправильных ответах. При гроккинге - уверенность растет в правильных.

Если ваша модель вдруг начала выдавать странно уверенные, но неправильные ответы - это переобучение. Если она была неуверенной и вдруг стала уверенной И правильной - это гроккинг.

Почему гроккинг - это проблема архитектуры, а не данных

В 2023 думали: "дайте больше разнообразных данных - и гроккинг исчезнет". Не исчез. В 2025 провели эксперимент: один и тот же датасет (10k примеров), разные архитектуры:

• Llama 3.1 8B: гроккинг на 85 эпохе
• Qwen2.5 7B: гроккинг на 127 эпохе
• Gemma 2 9B: плато 200 эпох, потом медленный рост без резкого скачка
• Mistral NeMo 12B: вообще не показал гроккинга, учился равномерно

Вывод: склонность к гроккингу зашита в архитектуру. Возможно, в способ инициализации весов, в структуру residual connections, в нормализацию. Изучение LLM как биологических организмов дает подсказки: некоторые "виды" моделей эволюционно предрасположены к скачкообразному обучению.

Что делать, если гроккинг не наступает? Рецепты 2026

Ждали 100 эпох, а прорыва нет. Варианты:

1. Увеличить capacity адаптеров. Если используете LoRA: rank 8→32, alpha 16→64. Часто гроккинг не случается, потому что адаптеры слишком маленькие, чтобы кодировать новое знание.
2. Добавить synthetic data с постепенным усложнением. Не все сразу - а по частям. Сначала простые примеры, потом сложные. Это имитирует curriculum learning и может спровоцировать серию мини-гроккингов.
3. Изменить loss function. Вместо стандартного cross-entropy попробуйте Focal Loss (дает больше веса сложным примерам) или добавить auxiliary loss на промежуточные представления.
4. Смиритесь. Возможно, для вашей задачи и данных гроккинг невозможен в принципе. Модель уже достигла своего предела обобщения.

Будущее: гроккинг как фича, а не баг

К 2026 появились первые фреймворки, которые не борются с гроккингом, а используют его:

• GrokScheduler: динамически меняет lr и batch size, пытаясь "поймать" момент фазового перехода
• PhaseWatch: мониторит гессианы и градиенты, предсказывает вероятность гроккинга в следующие N эпох
• В обучении как сервисе (например, на Modal или RunPod) начали предлагать "гарантированный гроккинг" за дополнительную плату: обучают до тех пор, пока не случится скачок или не будет доказана его невозможность

Ирония в том, что мы потратили годы, пытаясь сделать обучение нейросетей более предсказуемым, линейным. А оказалось, что их магическая сила - в этой самой непредсказуемости, в этих скачках понимания.

Последняя мысль: если ваш fine-tuning проходит гладко, без плато и скачков - возможно, вы решаете слишком простую задачу. Или ваша модель просто запоминает, а не понимает. Настоящее обобщение часто приходит внезапно. Как озарение у ученого. Может, в этом и есть настоящий интеллект?