LLM 训练基础 janbox 我爱大模型 19 人赞同了该文章 目录 收起 一、基本步骤 二、模型结构 三、训练数据 四、Tokenizer(分词器) 五、训练耗时 六、模型评估 七、训练过程预测及控制 7.1 OpenAI的scale 定律 7.2 DeepMind:大模型训练计算优化实证分析 7.3 重复Token对模型性能的影响 7.4 sft数据需要多少 7.5...
我们主要来讨论几种预训练过程中所用到的方法:数据源采样、数据预处理、模型结构。 数据源采样 在[gpt3] 的训练过程中,存在多个训练数据源,论文中提到:对不同的数据源会选择不同采样比例: GPT3 Paper Page-9 通过「数据源」采样的方式,能够缓解模型在训练的时候受到「数据集规模大小」的影响。 从上图中可以看...
其实在当时就有不少些这种“从零预训练LLM”的开源项目了,但是大多训练的数据量或者是模型都很小(几块4090+几十G数据就能跑起来),并没有暴露出一些工程上的问题,训练细节也没有分享的特别清晰。因此,我在制定训练LLM计划的时候有两个目标: 1.模型参数量和数据量不能特别的demo:参数量上B,数据量上T。 2....
训练的的方式是对于一组训练数据,假设人工排序中回复1排在回复2前面,那么训练的目标是鼓励RM模型对<指令,回复1>的打分要比<指令,回复2>的打分更高,这样训练出来的打分模型和标注人员的偏好一致。打分模型的规模应该尽量大,例如用175B的RM去PPO 7B的SFT模型。 另一种做法参考论文Anthropic LLM ,通过三个阶段的训...
LLM的概念 LLM大语言模型（Large Language Model）是基于海量文本数据训练的深度学习模型，不仅能够生成自然语言文本，还能够深入理解文本含义，处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等。大语言模型和普通语言模型的主要区别在于模型的规模、能力和训练所需资源。规模和参数数量：大语言模型通常具有数十亿甚至更多...
在LLM训练方式中,学习者需要通过不断积累和运用词汇,提升自己的语言能力。下面将详细介绍LLM训练方式的特点和实施步骤。 一、特点 1. 重点强化词汇学习:LLM训练方式将词汇学习作为核心,通过词汇的积累和应用来提高语言能力。学习者需要注重记忆和理解词汇的意义、用法和搭配,以及词汇在不同语境中的运用。 2. 注重语境...
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: ...
在训练 LLM 时,有几种技术可以提高效率并优化底层硬件配置的资源使用。扩展这些具有数十亿参数和数万亿令牌的大型 AI 模型需要巨大的内存容量。 为了缓解这一需求,模型并行和激活重计算等一些方法很受欢迎。模型并行将模型参数和优化器状态划分为多个 GPU,以便每个 GPU 存储模型参数的子集。它进一步分为张量和管道并行...
1.减少训练时的epoch。 2.训练的时候,将你的数据集和通用数据集一起训练。 3.换一个参数更大更聪明的模型。 希望这个例子可以让你明白过拟合以及解决思路。 第二种:欠拟合 这和过拟合刚好是一个反面。过拟合是训练的epoch(轮数)过多,loss过低,导致模型对训练集过于敏感了。而欠拟合是训练的过于少了,loss过...
IT之家 2 月 15 日消息，科技媒体 marktechpost 昨日（2 月 14 日）发布博文，报道称加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种 AI 训练方法，仅需少量数据即可增强大语言模型（LLM）推理能力。提升 LLM 推理能力的难点在于训练模型生成具有结构化自反思、验证和回溯的长链式思维（CoT）响应。现有模型的训练过程通常...