06. LM Filtering 使用模型筛选 07. “Is reference” filtering “是否是参考来源”筛选 08. 附录:RefinedWeb diagram 09. 结束语 【编者按:在训练大语言模型的过程中,构建高质量的训练数据集是非常关键的一步,但关于构建大模型训练所需数据集的通用数据处理流程(Data pipelines)的相关资料极为稀少。 本文主要介绍...
CCNet的整个流程(加上LLaMA论文做出的一些小修改)如下所示,包括以下几个阶段:从数据源(data source)获取数据、去重(deduplication)、语言识别(language)、使用模型筛选(filtering)以及LLaMA中添加的“是否是参考来源”筛选(“is-reference” filtering)。接下来我将逐个介绍这些阶段。 在LLaMA中对CCNet处理流程进行修改后...
假设经有了一个多轮对话数据集,如(用户消息1,回复1;用户消息2,回复2);1、指定一个希望多轮对话整体应该遵循的指令(可以称为system prompt,如人设);2、将这条指令添加到普通多轮对话的每个用户消息中(舍去之前的回复);3、使用最新一轮的RLHF模型对多轮中每个用户的消息生成多次的结果(此过程为采样),并使用RM...
(CCNet可参考LLMData Pipelines: 解析大语言模型训练数据集处理的复杂流程 - 掘金[1]) 2. C4 [15%] C4也是属于Common Crawl数据集的一个经过粗略预处理的子集。在探索性实验中,研究团队观察到使用不同的预处理CommonCrawl数据集可以提高性能。因此,在数据中包含了公开可用的C4数据集。对于C4的预处理与 CCNet 的...
工作流程自动化: 自动化机器学习工作流程,包括数据预处理、模型训练、部署和持续监控,是 MLOps 的基本目标。 LLMOps 与 MLOps 有何不同?LLMOps 是专门的,以利用大型语言模型为中心。同时,MLOps 的范围更广,涵盖各种机器学习模型和技术。从这个意义上说,LLMOps 被称为 LLM 的 MLOps。因此,两者在基础模型和方...
2. 代理调优(proxy-tuning)技术可通过使用两个小型 LLM 来提升已有大型 LLM 的性能,这个过程无需改变大模型的权重。 3. 通过将多个小型模块组合起来创建混合专家模型,可让所得 LLM 的效果和效率媲美甚至超越更大型的对应模型。 4. 预训练一个小型的 1.1B 参数的 LLM 可降低开发和运营成本,并能为教育和研究应...
Replit 的一篇博客(https://blog.replit.com/llm-training)里列出了一个非常典型的使用私有数据来训练和伺服私有大模型的流水线: 当然,绝大部分企业或者机构都不会太需要自己去训练一个私有化的大模型,但是即使是做一个简单的 RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统,我们也需要一个完整的文档处理流水线来持续转换...
2. 代理调优(proxy-tuning)技术可通过使用两个小型 LLM 来提升已有大型 LLM 的性能,这个过程无需改变大模型的权重。 3. 通过将多个小型模块组合起来创建混合专家模型,可让所得 LLM 的效果和效率媲美甚至超越更大型的对应模型。 4. 预训练一个小型的 1.1B 参数的 LLM 可降低开发和运营成本,并能为教育和研究应...
2. 代理调优(proxy-tuning)技术可通过使用两个小型 LLM 来提升已有大型 LLM 的性能,这个过程无需改变大模型的权重。 3. 通过将多个小型模块组合起来创建混合专家模型,可让所得 LLM 的效果和效率媲美甚至超越更大型的对应模型。 4. 预训练一个小型的 1.1B 参数的 LLM 可降低开发和运营成本,并能为教育和研究应...
2. 代理调优(proxy-tuning)技术可通过使用两个小型 LLM 来提升已有大型 LLM 的性能,这个过程无需改变大模型的权重。 3. 通过将多个小型模块组合起来创建混合专家模型,可让所得 LLM 的效果和效率媲美甚至超越更大型的对应模型。 4. 预训练一个小型的 1.1B 参数的 LLM 可降低开发和运营成本,并能为教育和研究应...