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train_pretrain.py

@@ -206,7 +206,7 @@ if __name__ == "__main__":
     parser.add_argument("--grad_clip", type=float, default=1.0) #梯度裁剪阈值，用于防止梯度爆炸。
     parser.add_argument("--warmup_iters", type=int, default=0) #预热迭代次数，用于控制学习率预热过程。
     parser.add_argument("--log_interval", type=int, default=100) #日志打印间隔，用于控制日志打印的频率。
-    parser.add_argument("--save_interval", type=int, default=100) #模型保存间隔，用于控制模型保存的频率。
+    parser.add_argument("--save_interval", type=int, default=10000) #模型保存间隔，用于控制模型保存的频率。
     parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1) #本地进程编号，用于分布式训练。
     parser.add_argument('--dim', default=2048, type=int) #模型维度，用于控制模型的大小。
     parser.add_argument('--n_layers', default=32, type=int) #层数，用于控制模型层数。