1. 无监督预训练 几乎所有大语言模型训练的第一步就是在海量的语料数据上进行无监督预训练。这是要让模型能够捕获人类语言中各种基本特征,在以亿为基本参数单位的大语言模型中,形成理解人类语言的关键基础结构。有研究证实[1],模型参数越多,需要的预训练数据也就越多,性能也就越好,而它们之间呈现线性关系。虽然目前仍不知道其内部的数学原理,但实践
主要思路非常简单，就是把相邻的token embedding进行压缩聚合后输入到LLM中，进而缩短序列的长度加速训练，...
与直觉相反,在模型的训练中包含一定程度的有毒内容可能会有所帮助——理解毒性的模型能够更好地解决它并批评自己的反应。 只经过第一阶段训练的模型通常被称为“基础”模型,除了作为进一步微调的基础之外,没有多大用处。 可以部署多种策略来微调模型并提高其与人类价值观和需求的一致性。指导微调、人类反馈强化学习(R...
这个就是一个选择问题,大家都知道模型的参数越大,训练的效果当然就会越好。但对于个人用户而言9b可能就是家用级显卡的极限了。但如果不是个人用户的话,建议使用llama3-70b或者qwen2-70等等更高参数的模型进行训练。相对于小参数模型,在同一套数据集下,会有明显的提升。 第四种:数据集太差 如果你给模型训练的资料...
人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF 1.奖励模型的训练 1.1大语言模型中奖励模型的概念 在大语言模型完成 SFT 监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。奖励模型源于强化学习中的奖励函数，能对当前的状态刻画一个分数，来说明这个状态产生的价值有多少。在大语言模型...
模型性能与成本的双重性激发了人们对大型语言模型(LLM)效率的极大研究兴趣,这一兴趣点从各种不同的角度被探讨。 模型压缩。加快LLM(大型语言模型)的一种常见方法是使用剪枝或量化创建一个更简单的压缩版本。模型压缩的第三大 Pillar 是知识蒸馏,其中小型模型通过学习大型模型的输出来进行训练。对于语言领域,可以应用链...
训练自己的大型语言模型(LLM)是一个复杂且资源密集的过程,需要专业知识、大量数据和计算资源。以下是关键步骤和注意事项,分为技术流程和实践建议: 一、技术流程 1.明确目标与场景 任务类型:确定模型用途(文本生成、问答、翻译、代码生成等)。 规模选择:根据算力选择参数量(如7B、13B、175B),小规模可尝试微调现有模...
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...
训练自己的大型语言模型(LLM)是一个复杂且资源密集的过程,涉及到大量的数据、计算资源和专业知识。以下是训练LLM模型的一般步骤,以及一些关键考虑因素: 定义目标和需求: 确定你的LLM将用于什么任务,比如文本生成、翻译、问答等。 明确你的模型需要达到的性能标准。
模型并行和序列并行:为了从这种优化中充分受益,需要通过使用模型和序列并行来减少模型的内存使用。此外,还尽可能地重叠激活的计算和gpu之间通过网络的通信。 笔者NOTE:LLM的高效训练是LLM工程实现的基础,对于这部分,各位小伙伴还是需要深入地了解一下各种并行策略、因果多头注意的有效实现、 激活重计算、混合精度训练。