经过预训练之后的LLM具有广泛的知识储备,拥有强大的自然语言推理和代码处理能力。但在某些任务上的Zero-Shot能力很差。为了进一步提高LLM在未见任务上的指令泛化能力,即Zero-Shot能力,需要在自然语言众包指令数据上微调预训练模型,参考论文FLAN 。微调数据集来自于通用的NLP基准集,通过指令模板改造输入输出的格式得到CoT和...
——LLM的核心技术揭秘 🔍 预训练 (Pre-training): 就像让你家的狗狗先在家里玩各种玩具和物件,学会一些基本的指令,然后再带它去公园应对各种具体的情况。预训练就是在训练模型之前,先用大量未标记的数据让模型抓取一些通用的特征。🔧 微调 (Fine-tuning): 在预训练的基础上,使用特定任务的标记数据继续训练,...
在当下,训练数据动辄5T、10T,预训练的计算成本起步就是几万甚至几十万的GPU hours,即使是头部大公司也扛不住经常这么做。 因此如何对LLM进行高效的预训练,用较低的计算成本获得我们想要的模型,就是一个很重要的方向。 1.简介 如今开源LLM已经有不少,各个大模型团队内部积累没有公开的LLM则更多。复用这些已有模型...
LLM的预训练成本高昂，常需上千GPU训练数十天。早期百B规模LLM训练Token量仅几百B，如今已跃升至几T级别，如LLaMA-3系列模型，其训练Token数高达15T，显示了技术的飞速进步与投入的巨大增长。Decoder Only LLM训练时长可通过模型参数量、Token数及训练资源预估。Token的Forward计算量近似为模型参数量的两倍（W代表参...
预训练数据对大语言模型的影响 与小规模的 PLM 不同,由于对计算资源的巨大需求,通常不可能对 LLM 进行多次预训练迭代。 混合来源:通过在来自不同来源的文本数据上进行预训练,LLM可以获得广泛的知识,并可能会展现出强大的泛化能力。 需要仔细设置预训练数据的分布 ...
LLM-Mixer通过结合多尺度时间序列分解和预训练的LLMs,提高了时间序列预测的准确性。它利用多个时间分辨率有效地捕捉短期和长期模式,增强了模型的预测能力。实验表明,LLM-Mixer在各种数据集上实现了具有竞争力的性能,优于最新的最先进方法。 尽管LLM-Mixer展现出了优异的预测性能,但它仍然存在一些局限性。例如,使用预训...
大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行“写作”,除此以外,GPT-3 的论文发现...
数据预处理:包括分词、标记化、句子划分等处理步骤,以便模型能够理解和处理文本数据。这一步骤可能还涉及词表扩充,即将一些常见的词汇或字符添加到模型的词表中,以降低模型的训练难度。 模型选择 🏛️ 选择合适的模型结构是预训练的关键。在LLM预训练中,Transformer结构模型因其强大的序列建模能力而被广泛应用。这些...
根据规模定律，扩大训练计算规模可以提高大型语言模型（LLM）性能的关键，但调研机构Epoch AI的研究，LLM再训练无需高额费用，也能让AI能力获得显著提升。在该研究中，他们引入了一个基本框架，用于量化后训练增强的收益和成本，特别是通过计算等效增益来衡量收益。他们将该框架应用于一系列具有代表性的后训练增强，并...
最近的LLMs通常以约4K的窗口大小进行预训练（某些专有模型可能更高），可能进行长上下文微调至32K或更多。在推理时，有些模型可以扩展到数百万输入词元，如Gemini。尽管看起来很大，但仍远远不足以消化可能输入OS的上下文，使其具有有意义的状态：单个高清图像可能需要超过1K词元来表示；一次网络搜索可能返回10个网页...