《增量预训练Pretrain样本拼接篇》电子书下载

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这篇文章讨论了在增量预训练（Pretrain）阶段，如何通过拼接短文本来提高模型的训练效率和长文本处理能力。以下是文章的主要内容：

一、Pretrain阶段为什么需要拼接
在预训练阶段，为了提高训练效率和扩展大型语言模型（LLM）的最大输入长度，常见的做法是将若干条短文本随机拼接在一起。这种方法可以降低填充（padding）的比例，提高训练效率，并使LLM具备更好的长文本处理能力。

二、拼接方式
2.1 拼接方式一：Random Concatenate
这是最常见的拼接方式，即将短文本随机拼接成较长的文本以达到最大长度。这种方法虽然简单有效，但存在一个问题：由于拼接的文本之间通常互不相关，无法提供有效的上下文信息，导致模型可能从噪声共现中学习到错误的特征。

2.2 拼接方式二：Random Concatenate + NoiseMask
为了解决无关文本之间的噪声共现问题，作者尝试在拼接时添加自定义的attention mask，使得模型在训练时只关注当前的文本。这种方法在ICL few-shot任务上相比常规方法有约1.6%的提升。然而，这种方法会掩盖相对位置信息，导致模型无法从跨文本间获得反馈。

2.3 拼接方式三：Random Concatenate + Cluster
为了避免噪声共现和跨文本干扰，作者提出了一种基于实体或语义的聚类方法。通过对文本进行聚类，确保构成同一个示例的文本之间存在真实可靠的信息共现。然而，这种方法存在信息重复和信息泄露的问题，可能导致模型从记忆变成复制。

2.4 拼接方式四：IN-CONTEXT PRETRAINING
作者提出了一种新的拼接方法，基本思想是利用语义相似度优先拼接最相似的文本，以构成语义更加连贯的上下文。具体步骤包括：

1.将文本嵌入化（使用contriever）。
2.基于余弦距离进行数据去重。
3.基于旅行商思想，不断串联最相关的文本。
4.基于拼接后的文本进行预训练。

这种方法强调了数据去重的重要性，并通过消融实验验证了去重的正向增益。相比基于实体的聚类，基于语义的聚合分布更加平缓，受泄露影响的风险更低，可能是ICLM能够有效的重要原因。

文章详细探讨了在增量预训练阶段通过拼接短文本来提高模型效率和长文本处理能力的多种方法。每种方法都有其优缺点，作者提出的IN-CONTEXT PRETRAINING方法通过语义相似度和数据去重，提供了一种更有效的拼接方式。

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