大语言模型的训练流程自InstructGPT[1]之后,基本已经确定,但是真正意义上揭开大模型训练过程的是Andrej Karpathy在微软Build 2023开发者大会上做的专题演讲:State of GPT。这是OpenAI官方第一次公开且详细解释大模型内部训练细节。 大语言模型构建流程 整个训练流程如上图所示,从中可以看到,大语言模型主要包含4个阶段:...
一、训练大型语言模型 大型语言模型的训练需要大规模的语料库和强大的计算资源。一般来说,训练LLMs需要使用无监督学习算法,如自回归语言模型(Autoregressive Language Model)或自编码器(Autoencoder)。这些算法通过学习语料库中的语言模式来构建模型。训练大型语言模型的过程大致如下: 数据预处理:对大规模语料库进行清洗、...
1.1.1 RM(Reward Model)奖励模型建模，构造人类偏好排序数据集，训练奖励模型，用来建模人类偏好，主要...
在《大语言模型(2)–训练流程:预训练&SFT》中已经提到,整个大模型训练流程包含4个部分,接下来将介绍剩下两个部分:奖励建模和强化学习。 从严格意义上来说,RM和RL两个阶段并不能完全分开,因为它们同属于RLHF框架。 RLHF[1](Reinforcement Learning from Human Feedback,人类反馈强化学习),这是一种结合了强化学习...
数据处理流程如下图:首先从Common Crawl获取WET文件,计算每个段落的哈希值,保存为二进制文件。对每一个 WET文档,根据二进制文件进行去重。然后识别目标语言文档。对每个语言训练一个打分模型,对文档进行困惑度打分。最后对文档根据语言和困惑度分数重新分组,写到 json 文件中。虚线的部分代表可以并行的部分。
将所述第一语料库输入所述预训练模型后进行具体任务训练,生成语言模型; 其中,所述预训练模型为bert模型,所述词块训练结果为所述第二语料库经bert模型训练后的词块向量。 在本申请实施例提供的语言模型的训练方法中,第一语料库借用第二预料库已经训练好的词块训练结果,对bert模型进行初始化,并对初始化后bert模型采...
1. 预训练(Pretraining) 预训练是LLM训练的第一阶段,它在大规模未标记的文本数据集上进行。这个阶段的主要目标是使模型吸收大量的知识和语言结构。预训练阶段采用了自监督学习方法,其中模型预测给定上下文下一个词或令牌是什么。 数据集选择:通常使用包含数十亿到数万亿令牌的庞大文本语料库,如互联网文本。
LLM(大型语言模型) 写下你的评论... 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 验证码登录 密码登录 中国+86 登录/注册 其他方式登录 未注册手机验证后自动登录,注册即代表同意《知乎协议》《隐私保护指引》...
训练大语言模型的第一步是收集和预处理大量的文本数据。这些数据对于训练模型理解和生成类似人类语言至关重要。对于一个只有英语的语言模型来说,这可能涉及从书籍、文章、网站和其他来源编制多样化的文本。数据越多样化和广泛,模型学习生成自然和连贯语言的能力就越好。 Once the text data is gathered, it needs to ...
6.根据本公开的示例性实施例,提供一种掩码语言模型的训练方法,包括:获取待预测文本中的文字的向量,其中,所述向量至少包括词向量和位置向量;从待预测文本中选择将被执行掩码处理的文字;选择性地对被选择的文字的向量中的词向量和位置向量执行掩码处理;将经过掩码处理的待预测文本中的文字的向量输入掩码语言模型进行训练...