这些实验使作者能够选择一种数据混合方式,确保 Llama 3 在各种用例中都表现出色,包括日常问题、STEM、编码、历史知识等。 扩大预训练规模(Scaling up Pretraining) 为有效利用预训练数据,作者付出了大量的努力来扩展预训练规模。具体而言,开发了一系列用于下游基准评估的详细扩展定律。这些扩展定律使作者能够选择最佳的数...
As a result, our training data conforms better to the distribution of the policy model that is being optimized in each round)。也尝试了Proximal Policy Optimization(PPO)策略算法,但在大规模模型上DPO需要更少的计算资源,并且在指令遵循基准上表现更好。对于Llama 3使用学习率为1e-5,β超参数为0.1。此外...
在Llama-3的报告中,任何在pre-training之后发生的训练都属于post-training,包括SFT、DPO等。 Llama-3的post-training不是一次完成的,而是多个round迭代进行,整个post-training包含6轮的SFT和DPO。 1.Modeling post-training的流程如下图 1.1.Chat Dialog Format Llama-3相比之前的版本多了一些能力,比如tool use。在...
from transformers import TrainingArgumentstraining_args = TrainingArguments( output_dir='saves', # 输出路径,包括模型检查点、中间文件等 overwrite_output_dir=True, # 是否覆写 output_dir do_train=True, # 是否做训练 do_eval=True, # 是否做评估 eval_steps=1000, # 评估步骤间隔 per_device_train_ba...
runexp()File"/data/mlops/code/LLaMA-Factory/src/llmtuner/train/tuner.py", Line33, in run_exprun_sft(model_args, data args, training_args, finetuning args, generating args, callbacks)File"/data/mlops/code/LLaMA-Factory/src/llmtuner/train/sft/workflow.py", line34, inrun_sftmodel=load...
在数据并行 (Data-Parallel or DP) 训练中,模型在不同的数据并行进程组(DP Group)之间是冗余的,不同进程组会重复读取同一个张量切片。在大规模训练的场景下,不同进程组同时发给远程持久化存储系统 (比如 HDFS )大量请求,会给存储系统带来巨大压力。
'intermediate_size': 768, # 中间层大小,采用 8/3 倍而非 4 倍 'max_position_embeddings': 2048, 'model_type': 'llama', 'num_attention_heads': 16, 'num_hidden_layers': 4, 'num_key_value_heads': 8, 'pretraining_tp': 1,
镜像:在镜像地址页签,配置镜像为dsw-registry.cn-wulanchabu.cr.aliyuncs.com/pai/pytorch-training:23.12-gpu-py310-cu123-ubuntu22.04-megatron-patch-llm。 如果使用RAM用户完成以下相关操作,需要为RAM用户授予DSW、DLC或EAS的操作权限。具体操作,请参见云产品依赖与授权:DSW、云产品依赖与授权:DLC或云产品依赖与...
【RedPajama-Data: 重制LLaMA训练数据集的开源方案】’RedPajama-Data: An Open Source Recipe to Reproduce LLaMA training dataset - The RedPajama-Data repository contains code for preparing large datasets for training large language models.' Together GitHub: github.com/togethercomputer/RedPajama-Data #开...
'intermediate_size': 768, # 中间层大小,采用 8/3 倍而非 4 倍 'max_position_embeddings': 2048, 'model_type': 'llama', 'num_attention_heads': 16, 'num_hidden_layers': 4, 'num_key_value_heads': 8, 'pretraining_tp': 1,