「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验知识,而模型问答其实就是引导大模型给出相关先验知识的过程」。对于提高大模型的性能,一种常见的方法就是不断的增加模型计算、Token和参数来提升规模。虽然这种方法可以让模型具备更广泛的...
这里使用 Megatron-LM 论文中的实现:GPU 集群上的高效大规模语言模型训练。 任何 Transformer 的主要构建块都是一个完全连接的nn.Linear,然后是一个非线性激活 GeLU。 按照 Megatron 论文的符号,可以将其点积部分写为Y = GeLU(XA)\\,其中X和Y是输入和输出向量,A是权重矩阵。 如果以矩阵形式查看计算,很容易看出...
由此，引发出我们这篇文章讨论的方法：FL+LLM，即引入联邦学习来训练大语言模型，从而为企业商业用户提供众多优势，在模型规模和性能、隐私、效率、云计算成本和劳动力成本方面大大增强企业使用大型模型的能力。1.2 联邦学习回顾 联邦学习（Federated learning，FL）是一种机器学习环境，在这种环境下，多个客户端（如移...
研究人员详细报告了使用最佳适配打包与传统方法（即拼接方法）训练的语言模型在不同任务上的表现对比，包括：自然语言处理和编程语言任务，如阅读理解 （Reading Comprehension）、自然语言推理 （Natural Language Inference）、上下文跟随 （Context Following）、文本摘要 （Summarization）、世界知识 （Commonsense and Closed...
以下是几种常用的大语言模型训练方法: 1.无监督学习:无监督学习是一种让模型从无标记的数据中学习知识的方法。在大语言模型训练中,无监督学习通常涉及到使用大量的文本数据,让模型从中自动学习语言的语法、语义和上下文信息。常见的无监督学习算法包括自编码器和语言模型等。 2.监督学习:监督学习是一种让模型从标记...
大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行“写作”,除此以外,GPT-3 的论文发现...
大型语言模型 (LLM)，或理解和生成文本的系统，最近成为 AI 领域的热门话题。OpenAI 、谷歌、亚马逊、微软、Nvidia等科技巨头和开源社区发布的LLM证明了 LLM 领域的巨大潜力，代表着其发展向前迈出了重要一步。然而，并非所有的语言模型都是生而平等的。在本文中，我们将探讨构建 LLM 后使用方法的主要区别，包括开源...
f. ZeRO:混合精度训练(mixed precision training)[1]和 Adam[2]优化器基本上已经是训练语言模型的标配,我们先来简单回顾下相关概念。Adam 在 SGD 基础上,为每个参数梯度增加了一阶动量(momentum)和二阶动量(variance)。混合精度训练,字如其名,同时存在 fp16 和 fp32 两种格式的数值,其中模型参数、模型梯度都是...
近年来,像 GPT-4 这样的大型语言模型 (LLM) 因其在自然语言理解和生成方面的惊人能力而受到广泛关注。但是,要根据特定任务或领域定制LLM,定制培训是必要的。本文提供了有关自定义训练 LLM 的详细分步指南,其中包含代码示例和示例。 先决条件 在深入研究之前,请确保您已: ...
本文来自DataLearner官方博客：实际案例说明AI时代大语言模型三种训练技术及其区别——Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought | 数据学习者官方网站(Datalearner)关于传统微调技术和新的prompt-tuning技术的区别和说明，我们已经在之前的文档中做了描述（参考：预训练大语言模型的三种微调技术总结：fine-tuning...