本文目录导航：
【llm大语言模型】一文看懂llama2(原理,模型,训练)
llama2是由Meta公司开源的语言大模型，其训练数据集规模达到惊人的2万亿token，相较于之前的版本，最大上下文长度从2048扩展到了4096，使得模型能够理解和生成更长的文本内容，包括7B、13B和70B三种不同的参数量级版本。
这一模型在各种基准测试中表现出色，并且适用于研究和商业应用。
在语言处理过程中，文本的分词（tokenize）是将连续文本转换为便于模型处理的数字表示过程。
常见的分词方法有词分词、基于字符的分词以及结合词与字符的子词分词。
子词分词方法如BPE（Byte Pair Encoding）、WordPiece和Unigram，通过在语料库中查找频繁出现的连续子串来构建词表，同时解决分词粒度与词汇表大小之间的平衡问题。
之后，通过将分词后的文本映射到高维向量空间，即Embedding，以捕获单词之间的语义关系，减少维度的同时提高表示能力。
这有助于模型理解单词在语境中的意义，实现降维和特征学习。
transformer架构是当前主流的大语言模型设计，它包含编码器和解码器两部分，其中llama2仅使用了解码器部分。
选择Decoder-only结构的原因是基于理论分析和实验验证，证实该结构能够保持较高的表达能力的同时，减少计算复杂度。
llama2的模型结构相对简单，包含多个解码器层，每个层中应用了RMSNorm、GQA（全局注意力）和RoPE（相对位置编码）等优化技术。
在推理阶段，llama2模型采用生成接口（generate）进行预测，与一般深度学习模型不同。
为提高生成质量，模型通常采用集束搜索（beam search）算法，结合RoPE外推技术，动态扩展输入序列长度，从而生成更符合语义的文本。
训练llama2模型涉及预训练、指令微调和奖励模型训练三个步骤。
数据集的选择对于模型性能至关重要，通常包含大量文本数据。
预训练阶段通过扩充词汇表、使用特定的训练脚本和库进行大规模训练。
在指令微调阶段，模型进一步优化以适应特定任务需求。
对于RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）微调，通过构建奖励模型，利用人类反馈优化模型决策，提升模型在特定任务上的性能。
模型部署方面，llama2支持多种部署方式，包括建立web端问答平台、模型量化以适应移动设备、与LangChain集成以完成特定任务，如检索式问答，以及将llm模型应用于AI代理和构建私有知识库。
此外，llm模型还可以与多模态数据结合，如视觉、点云、视频等，为下游任务提供辅助。
学习llama2模型及其应用涉及多个领域知识，包括自然语言处理、深度学习、数据科学等，因此在理解过程中参考相关文档和研究是至关重要的。
NLP中的预训练语言模型（一）—— ERNIE们和BERT-wwm
预训练语言模型在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，尤其是随着BERT的广泛应用和成功，这类模型在过去一年内得到了快速发展。
本篇文章将简要回顾在BERT之后出现的一些知名预训练模型，重点关注国内开源的模型。
其中，我们首先介绍的是ERNIE模型，由清华大学与华为诺亚方舟实验室共同提出。
ERNIE模型旨在通过引入知识图谱来增强语言表示能力，其预训练阶段是在BERT的基础之上增加了一个实体对齐任务。
这一任务的核心在于，通过两个encoder（T-encoder与K-encoder）协同工作，对输入序列和实体进行编码与聚合。
T-encoder主要负责序列编码，类似于BERT的结构，但层数调整为6层；而K-encoder则专门用于将知识图谱中的实体与序列实体对齐，通过TransE进行嵌入操作。
在实体对齐过程中，序列中的实体由知识图谱中的实体与序列中实体的首词对应，以此实现信息整合。
ERNIE通过引入实体对齐，使得模型在包含知识图谱的下游任务中展现出优于BERT的表现。
此外，作者还提出了在实体类型和关系抽取上的新预训练策略。
接着，我们介绍网络提出的ERNIE模型，虽然名称与前一个模型相似，但其方法与之大相径庭。
该模型主要针对BERT中的Mask Language Model任务进行了改进，引入了对短语、实体及单个token的多种mask方式，以更好地捕捉句法、语义信息。
同时，作者引入了对话语料，设计了一个类似于Next Sentence Prediction（NSP）的任务，以增强模型对对话理解的能力。
最后，网络在ERNIE的基础上提出了ERNIE 2.0，采用多任务框架进行预训练，通过引入多个任务（总计7个）来提升模型理解能力。
这种逐次增加任务的训练策略旨在利用先前任务的预训练结果，优化模型在新任务上的表现。
ERNIE 2.0在多个任务上展现出了全面的提升，尤其在阅读理解任务上表现出色。
还有一种模型，BERT-wwm，由哈尔滨工业大学开源，基于BERT-base，引入了整词掩码（Whole Word Masking）策略，对分词后的词汇进行掩码操作。
这使得模型在中文任务上能够无缝集成，且在多项中文任务上表现出色，提升了模型的性能。
这些模型在NLP领域内的探索与应用，展示了预训练模型的强大潜力，以及在解决复杂语言任务时的高效性。
它们的出现不仅推动了自然语言处理技术的发展，也为未来的NLP研究提供了宝贵的参考。
NTC训练是什么
NTC训练是一种神经语言模型训练方法，旨在通过大规模语料库的训练来提升模型的语言理解和生成能力。
具体来说，NTC训练采用了转移学习（Transfer Learning）的策略。
首先，模型在一个大规模的未标注语料库上进行预训练，学习语言的基本结构和规律。
这个预训练过程通常采用自监督学习（Self-Supervised Learning）的方式，比如通过预测被掩盖的词语或者预测整个句子的顺序等任务来训练模型。
在预训练的基础上，NTC训练会进一步采用有监督学习（Supervised Learning）的方式对模型进行微调（Fine-tuning）。
这一步通常需要使用带有标注信息的数据集，比如文本分类、情感分析、问答等任务的数据集。
通过在这些任务上进行训练，模型可以学习到更加具体和精确的语言理解和生成能力。
NTC训练的优势在于，它可以通过在大规模语料库上的预训练来学习到语言的基本结构和规律，从而为后续的有监督学习提供强大的基础。
同时，由于预训练过程中采用的是自监督学习的方式，因此不需要大量的标注数据，从而降低了训练成本。
另外，NTC训练还可以通过微调来适应不同的任务和数据集，使得模型在实际应用中更加灵活和高效。
举个例子，假设我们要训练一个用于文本分类的模型。
我们可以先在一个大规模的未标注语料库上进行NTC训练，让模型学习到语言的基本结构和规律。
然后，我们可以使用带有分类标签的文本数据集对模型进行微调，让模型学习到如何将文本分类到不同的类别中。
通过这样的训练过程，我们可以得到一个既具备语言理解能力又具备分类能力的模型，从而在实际应用中取得更好的效果。
总之，NTC训练是一种有效的神经语言模型训练方法，它通过在大规模语料库上的预训练和有监督学习的微调来提升模型的语言理解和生成能力。
这种方法不仅可以降低训练成本，还可以提高模型的灵活性和效率，使得模型在实际应用中更加出色。
评论（0）