精进语言模型:探索LLM Training微调与奖励模型技术的新途径 1. 继续预训练(Continue Pretraining) 1.1 数据压缩 1.2 数据源采样比例(可选) 1.3 词表扩充(可选) 1.4 平均初始化 extend token embedding(可选) 1.5 正式训练 2. 指令微调(Instruction Tuning) 2.1 数据压缩 2.2 特殊 token 扩充 2.3 微调训练 3....
# 选择部分数据用于训练training_data=full_data[:data_size]# 定义 support 数据集的大小,用于将一部分数据标记为“支持” (chosen),另一部分标记为“反对” (rejected)support_data_size=int(data_size*support_ratio)# 为训练数据集准备数据prompt_list=[data_formulate(data)fordataintraining_data]chosen_list...
ZeRO:data parallelism场景下,每个GPU都会存模型参数、模型梯度和优化器参数,但这些数据在每个GPU上都存一遍是存在冗余的,ZeRO就是去解决这个问题。pytorch的FSDP也是做了这样的优化。 Mixed Precision Training:BF16 vs FP16 predictable scaling:GPT4提出的通过小模型预测大模型的性能,减少出错带来的损失 任务描述(即...
download=True, transform=img_transform)#数据集dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4, shuffle=True)#数据加载器,batch_size应该等于train_batch_size/gpu数量model= FashionModel()#自定义的模型model, _, _, _ = deepspeed.initialize(args=...
trained on 2.6 trillion tokens, which\nto our knowledge is the largest to date, more than\ndouble that of Baichuan 1 (Baichuan, 2023b,a).\nWith such a massive amount of training data,\nBaichuan 2 achieves significant improvements over', metadata={'page': 1,'source':'data\\baichuan.pdf...
运行train.sh文件,根据自己 GPU 的显存调节batch_size,max_source_seq_len,max_target_seq_len参数: # LoRA Finetune python train.py \ --train_path data/mixed_train_dataset.jsonl \ --dev_path data/mixed_dev_dataset.jsonl \ --use_lora True \ ...
最有意思的是他的batch size是4M tokens。在一开始训练的时候,大部分的token对模型来说都是未知的,所以参数能快速的更新,但是训练的时间越久,每个batch都需要包含对模型来说陌生的多样化数据,所以batch size很大。 二、AliBi position encoding 最早的Transformer使用绝对位置编码,这意味着2048个位置都有自己的可训练向...
2.分布式训练(Distributed Training) 由于较大模型可能在单张显卡上显存溢出,或者训练速度不够,因此单机多卡或多机多卡训练是必要的。在训练过程中的分布式训练有以下几种模式: DDP 分布式数据并行。将训练集的数据分段拆分到不同的进程中,这种训练方式相当于增加了batch_size。比如四个进程,每个进程batch_size=1,则总...
为了让最终的prompt不超过Language Model的token上限(各个模型的token上限见下表),LangChain还提供了LengthBasedExampleSelector,根据长度来限制example数量,对于较长的输入,它会选择包含较少示例的提示,而对于较短的输入,它会选择包含更多示例 ModelMax TokensTraining Datagpt-48,192 tokensUp to Sep 2021gpt-4-06138...
1. 继续预训练(Continue Pretraining) 继续预训练是指,在一个已有的模型上继续进行预训练增强,通常用于英文模型的中文增强或是领域数据增强。 我们这里以英文模型OpenLlama在中文数据集MNBVC中的少量数据为例来演示整个流程。 1.1 数据压缩 由于预训练数据集通常比较庞大,因此先将训练数据进行压缩并流氏读取。