# 如何判断盘古大模型训练状态是否正常
判断训练状态是否正常，通常可以通过观察训练过程中Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。
您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化趋势。一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。
以下给出了几种正常的Loss曲线形式：
图1正常的Loss曲线：平滑下降   
![](https://support.huaweicloud.com/pangulm_faq/zh-cn_image_0000002515540733.png "点击放大")
图2正常的Loss曲线：阶梯下降   
![](https://support.huaweicloud.com/pangulm_faq/zh-cn_image_0000002483500766.png "点击放大")
如果您发现Loss曲线出现了以下几种情况，可能意味着模型训练状态不正常：
- **Loss** **曲线上升：** Loss上升的原因可能是由于数据质量差，或者学习率设置的过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。
  图3异常的Loss曲线：上升   
  ![](https://support.huaweicloud.com/pangulm_faq/zh-cn_image_0000002483500762.png "点击放大") 

- **Loss** **曲线平缓，保持高位：** Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大，或者模型的学习率设置的过小，导致模型的收敛速度太慢，无法达到最优解。您可以尝试增大训练轮数或者增大学习率的方式来解决。
  图4异常的Loss曲线：平缓且保持高位   
  ![](https://support.huaweicloud.com/pangulm_faq/zh-cn_image_0000002483500764.png "点击放大") 

- **Loss** **曲线异常抖动：** Loss曲线异常抖动的原因可能是由于训练数据质量差，比如数据存在噪声或者分布不均衡，导致训练过程不稳定。你可以尝试提升数据质量的方式来解决。
  图5异常的Loss曲线：异常抖动   
  ![](https://support.huaweicloud.com/pangulm_faq/zh-cn_image_0000002515540731.png "点击放大")