《大模型LLMs增量预训练篇》电子书下载

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“《大模型LLMs增量预训练篇》电子书下载”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

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这篇文章主要讨论了大模型（Large Language Models, LLMs）的增量预训练的相关内容。以下是文章的主要内容：

1.​​为什么要增量预训练?​​
增量预训练是为了让大模型获得领域知识。传统的指令微调虽然可以学习特定格式，但无法通过几十万条数据获得足够的领域知识。
增量预训练被认为是比指令微调更可靠的方法。

2.​​进行增量预训练需要做哪些准备工作?​​
​​模型底座选型​​：主流选择是LLaMA，因其遵循scaling法则并进行了充分预训练。备选方案包括BLOOM、Falcon、CPM-bee、Aquila、Baichuan等，但这些模型在生态和效果上存在问题。
​​数据收集​​：经典的开源预训练数据集包括wudao的200G和the pile（总计1T）。初期实践时，可以先收集GB量级的数据。
​​数据清洗​​：数据治理是关键，尤其是清理网页爬取数据中的广告。Falcon论文提供了数据清洗的参考方法。

3.​​增量预训练所用训练框架?​​
​​超大规模训练​​：使用3D并行，推荐使用Megatron-DeepSpeed或Bigscience的实现。
​​少量节点训练​​：如果资源有限，可以使用deepspeed ZeRO或流水线并行（transpeeder）。
​​少量卡训练​​：如果显存不足，可以考虑使用LoRA。

4.​​增量预训练训练流程是怎么样?​​
​​数据预处理​​：参考LLaMA的预训练长度，将数据处理成2048长度。
​​分词器​​：建议先使用原版分词器，如有必要再添加中文词表。
​​原始模型​​：使用中文增量预训练后的版本，注意模型层名的差异。
​​训练参数​​：根据显存情况调整参数，使用wandb记录训练进展。
​​模型转换​​：将模型转换为标准huggingface格式。
​​模型测试​​：使用支持LLaMA的前端进行测试。

5.​​增量预训练一般需要多大数据量?​​
至少需要几B的token数据集，否则推荐使用模型微调。

6.​​增量预训练过程中，loss上升正常么?​​
初始阶段loss上升是正常的，随后会慢慢收敛。

7.​​增量预训练过程中，Ir如何设置?​​
学习率（Ir）的设置很重要。数据集小时，建议使用较小的学习率，通常为预训练阶段最大学习率的10%。

8.​​增量预训练过程中，warmup_ratio如何设置?​​
warmup_ratio通常设置为epoch的1%左右。如果数据集较大，可以适当调大warmup_ratio。
​​
9.warmup的步数对大模型继续预训练是否有影响?​​
充分训练后，warmup步数对最终性能影响不大。但在训练前期，较长的warmup步数有助于降低loss。

10.​​学习率大小对大模型继续预训练后上下游任务影响?​​
经过充分训练后，较大的学习率有助于提高下游任务性能，但会降低上游任务性能。前期训练时，较大的学习率会导致loss增加。
​​
11.在初始预训练中使用Rewarmup对大模型继续预训练性能影响?​​
在原数据集上继续训练时，使用warmup策略不如使用常量学习率效果好。较大的学习率会导致更大的性能损伤，且无法在后续训练中恢复。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型LLMs增量预训练篇》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！