一般而言LLMs training可以分3个阶段: Pretraining(预训练):目的是利用极为大量的Text data,来学习基础的语言逻辑、常识与知识。 Instruction (Supervised) Tuning(指令微调):由问答的pair,来让LLMs学会回答人类的问题,依循人类的指令。 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback):利用人类或是Reward model的...
supervised finetune 一般在base model训练完成后,使用instruction以及其他高质量的私域数据集来提升LLM在特定领域的性能;而rlhf是openAI用来让model 对齐人类价值观的一种强大技术;pre-training dataset 是大模型在训练时真正喂给model的数据,从很多paper能看到一些观点比如:1.提高预训练数据的质量能让大模型的性能表现更...
supervised finetune 一般在 base model 训练完成后,使用 instruction 以及其他高质量的私域数据集来提升 LLM 在特定领域的性能;而 rlhf 是 openAI 用来让model 对齐人类价值观的一种强大技术;pre-training dataset 是大模型在训练时真正喂给 model 的数据,从很多 paper 能看到一些观点比如:1. 提高预训练数据的质量...
supervised finetune 一般在 base model 训练完成后,使用 instruction 以及其他高质量的私域数据集来提升 LLM 在特定领域的性能;而 rlhf 是 openAI 用来让model 对齐人类价值观的一种强大技术;pre-training dataset 是大模型在训练时真正喂给 model 的数据,从很多 p...
supervised finetune 一般在 base model 训练完成后,使用 instruction 以及其他高质量的私域数据集来提升 LLM 在特定领域的性能;而 rlhf 是 openAI 用来让model 对齐人类价值观的一种强大技术;pre-training dataset 是大模型在训练时真正喂给 model 的数据,从很多 paper 能看到一些观点比如:1. 提高预训练数据的质量...
GQA(Grouped-Query Attention,来自于论文:GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints)在MQA的基础上分成了G个组,组内共享KV。 在Llama2模型中,70B参数为了提升推理性能使用了GQA,其他版本没有使用这项技术。
Training data extraction attacks:reconstructverbatimtraining examples 类似model inversion但是比上一个更加精确。 3.隐私保护 作者在这里提到的保护方法就是差分隐私保护。实际上这个点能讲的又很多了,这里先放上一个定义。 总之就是两个群体差异足够小。具体的例子就是:你知道100个人中有60个人用华为手机,然后你知道...
sh train_multi_node_reward_model.sh configs/accelerate_configs/ds_stage1.yaml \ configs/pretrain_configs/llama.yaml \ openlm-research/open_llama_7b_v2 注意,所有的训练配置都放在了第 2 个参数configs/pretrain_configs/llama.yaml中,我们挑几个重要的参数介绍。
然后到了 2023 年,论文《Early Weight Averaging Meets High Learning Rates for LLM Pre-training》探索了 LaWA 的一个修改版,其使用了更高的学习率,并且在训练期间会更早地在平均检查点中开始。其研究者发现,这种方法能显著提升标准 SWA 和 EMA 方法的性能。 来自论文《Early Weight Averaging meets High Learni...
现在已有研究(参考:On the Role of Bidirectionality in Language Model Pre-Training)证明:如果是以fine-tuning方式解决下游任务,Bert模式的效果优于GPT模式;若是以zero shot/few shot prompting这种模式解决下游任务,则GPT模式效果要优于Bert模式。这说明...