База

Последовательности, суммы, пределы

Прогрессии

Арифметическая Геометрическая
Правило $a_{n} = a_1 + (n-1)d$ $b_n = b_1 q^{n-1}$
Сумма n членов $\frac{(a_1 + a_n)\,n}{2}$ $b_1 \frac{1 - q^n}{1 - q}$
Бесконечная сумма расходится (при $d \ne 0$) $\frac{b_1}{1 - q}$ при $\lvert q\rvert < 1$
Где в ML линейный warmup LR дисконт $\gamma^t$ в RL, EMA, затухание LR

Сумма $1 + 2 + \dots + 100 = \frac{(1 + 100) \cdot 100}{2} = 5050$ (история про юного Гаусса).

Пределы — «к чему стремится»

$\lim_{n \to \infty} a_n = L$ — члены последовательности сколь угодно близко подходят к $L$.

  • $\lim \frac{1}{n} = 0$, $\lim (1 + \frac{1}{n})^n = e$, $\lim q^n = 0$ при $\lvert q\rvert < 1$.
  • Сходимость обучения — это тоже предел: лосс по шагам стремится к некоторому значению.
  • Производная — предел отношения $\frac{f(x + h) - f(x)}{h}$ при $h \to 0$ (раздел Б7).

Скорость роста и O-нотация

$O(f(n))$ — «растёт не быстрее, чем $f(n)$, с точностью до константы». Иерархия:

$$ 1 \ll \log n \ll \sqrt{n} \ll n \ll n\log n \ll n^2 \ll n^3 \ll 2^n \ll n! $$

Операция Сложность
Поиск по индексу HNSW ≈ $O(\log n)$
Сортировка $O(n \log n)$
Self-attention по длине последовательности $O(n^2)$
Умножение матриц $n \times n$ $O(n^3)$
Перебор всех подмножеств признаков $O(2^n)$ — невозможно уже при $n = 50$

🏋️ Практика Б6

Б6.1. Learning rate растёт линейно от 0 до 3e-4 за 2000 шагов warmup. Какой LR на шаге 500?

▶️ Ответ $3 \cdot 10^{-4} \cdot 500/2000 = 7.5 \cdot 10^{-5}$.

Б6.2. Найдите $\sum_{t=0}^{\infty} 0.95^t$.

▶️ Ответ $1/(1 - 0.95) = 20$. «Горизонт» агента с $\gamma = 0.95$ — около 20 шагов.

Б6.3. Контекст увеличили с 4K до 32K токенов. Во сколько раз выросло время self-attention?

▶️ Ответ $O(n^2)$: $(32/4)^2 = 64$ раза. Поэтому для длинного контекста нужны FlashAttention, разреженное или линейное внимание.