2.2 Training Data 训练数据使用由万亿单词组成的Common Crawl数据集,庞大的语料使得每一个句子只用使用一次。 原始Common Crawl的不足:非细致清洗的Common Crawl数据集质量逊于特别设计的数据集。 原始Common Crawl的改进: 根据与高质量引用语料的相似性来筛选Common Crawl的数据 对Common Crawl进行模糊去重处理,以防止...
Second, the potential to exploit spurious correlations in training data fundamentally grows with the expressiveness of the model and the narrowness of the training distribution. This can create problems for the pre-training plus fine-tuning paradigm, where models are designed to be large to absorb ...
第一点,PaLM 和 GPT-3 都使用了在训练过程中从小到大逐渐增加的 batch size,这已经被展示对于训练一个更好的 LLM 是有效的,然而 OPT 和 BLOOM 都使用了恒定的 batch size。 第二点,OPT 使用了 ReLU 激活函数,而 PaLM 使用 SwiGLU 激活函数,GPT-3 和 BLOOM 使用 GeLU,它通常使得训练的 LLM 的性能更好。
第一点,PaLM 和 GPT-3 都使用了在训练过程中从小到大逐渐增加的 batch size,这已经被证明对于训练一个更好的 LLM 是有效的,然而 OPT 和 BLOOM 都使用了恒定的 batch size。 第二点,OPT 使用了 ReLU 激活函数,而 PaLM 使用 SwiGLU 激活函数,GPT-3 和 BLOOM 使用 GeLU,它通常使得训练的 LLM 的性能更好。
第一点,PaLM 和 GPT-3 都使用了在训练过程中从小到大逐渐增加的 batch size,这已经被展示对于训练一个更好的 LLM 是有效的,然而 OPT 和 BLOOM 都使用了恒定的 batch size。 第二点,OPT 使用了 ReLU 激活函数,而 PaLM 使用 SwiGLU 激活函数,GPT-3 和 BLOOM 使用 GeLU,它通常使得训练的 LLM 的性能更好...
Given a specific pattern (e.g., “filter X by Y and Z”), the data generator can produce many examples with minor variations in the masked data and Power Apps context, which significantly increases the size of the training dataset. Using the OpenAI Codex Model In August 2021...
最近,NVIDIA 放出了一篇重量级的论文:Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters ,用了 3072 张 80GB A100 训练 GPT( NVIDIA 也确实够壕,这个集群的成本就不止 5 亿了),最大规模的模型参数量达到了 1T(是 GPT-3 原版的 5 倍)。
第一点,PaLM 和 GPT-3 都使用了在训练过程中从小到大逐渐增加的 batch size,这已经被展示对于训练一个更好的 LLM 是有效的,然而 OPT 和 BLOOM 都使用了恒定的 batch size。 第二点,OPT 使用了 ReLU 激活函数,而 PaLM 使用 SwiGLU 激活函数,GPT-3 和 BLOOM 使用 GeLU,它通常使得训练的 LLM 的性能更好...
此前，NVIDIA 放出了一篇重量级的论文：Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters ，用 3072 张 80 GB A100 训练 GPT，最大规模的模型参数量达到了 1T，这是 GPT-3 原版规模的 5 倍。NVIDIA 训练 GPT-3 最大到 1T 参数规模 论文里，NVIDIA 介绍了分布式训练超大规模模型的三种必须的...
此前,NVIDIA 放出了一篇重量级的论文:Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters ,用 3072 张 80 GB A100 训练 GPT,最大规模的模型参数量达到了 1T,这是 GPT-3 原版规模的 5 倍。 NVIDIA 训练 GPT-3 最大到 1T 参数规模