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大型语言模型(LLM)训练指南🚀
近年来，大型语言模型的训练规模日益增长，以悟道 2.0 模型为例，其参数量达到 1.75T，是 GPT-3 的 10 倍。
然而，对于如何高效训练大型语言模型的信息却相对较少。
本文将整理出简单的训练指南，以助于深入了解这一过程。
以 BLOOM-175B 的训练为例，本文将分阶段介绍训练过程中的关键要素。
首先，硬件设施的选择至关重要。
BLOOM 的训练采用了一套硬件配置，具体细节可参考相关文档。
其次，模型训练涉及多个并行技术，包括数据并行、张量并行以及管道并行等。
在数据并行中，模型被复制到多个 GPU 上，并在每次迭代后同步状态。
通过在 N 台机器上复制模型，数据拆分以减少每台机器的工作量，并提高训练速度，前提是模型能够适应单个 GPU。
对于大规模模型，ZeRO 数据并行技术尤为有效，它通过优化器状态、梯度和参数的划分，显著减少显存冗余，使集群显存容量得到充分利用。
此技术在训练万亿参数模型时，仅需约 16GB 内存，大幅降低了内存需求。
张量并行则关注于权重矩阵的分割，以实现跨 GPU 的并行计算。
通过 Megatron-LM 论文中的实现，大型模型的并行计算得以高效进行，尤其是在 Transformer 架构中。
管道并行则通过将模型层分布在多个 GPU 上，实现数据的高效传输和计算，有效解决了 GPU 闲置问题。
通过调整超参数，如块大小，以实现 GPU 利用的最大化，从而减少通信开销。
将数据并行、张量并行和管道并行结合，形成 3D 并行，即在硬件层面实现三维的并行化，以达到更高的训练效率。
NCCL 库提供了高性能的多 GPU 通信支持，通过优化多 GPU 间的集体通信，如广播、聚合等操作，显著提升了训练速度。
在实际应用中，大型语言模型训练面临着 FP16 的局限性，特别是数值稳定性和精度问题。
BF16 格式被引入以解决这些挑战，它具有与 FP32 相同的指数位，能够避免溢出问题，同时保持较高的计算效率。
BF16Optimizer 的使用确保了在管道并行训练中的梯度累积能够保持精确性，从而实现高效的混合精度训练。
综上所述，本文整理了大型语言模型训练的关键步骤和策略，包括硬件设施的选择、并行技术的应用、通信库的优化等，为训练大规模模型提供了实用的指南。
通过采用这些方法，可以有效提高训练效率，降低资源消耗，实现高效、稳定的大型语言模型训练过程。
大语言模型(LLM)训练的方法
自2017年Transformer的问世，语言模型领域迎来爆发式增长，GPT3.5与GPT4.0的出现为智能革命的下一次飞跃带来了希望。
开源大语言模型的涌现，让研究者们得以探索模型训练的内部机制。
训练大语言模型并非易事，近五年来，研究者们探索了多种训练方式以提升效果，包括无监督学习、监督学习与强化学习等。
这些方法各具特点，为模型训练提供了多样化的路径。
1. **无监督预训练**大语言模型训练的开端是进行无监督预训练，利用海量未标记文本数据，使模型捕获语言中的基本特征。
模型参数与预训练数据量间呈现线性关系，参数越多，所需数据量越大，性能越佳。
实践已验证此现象，数据量是模型训练成功的关键。
1. **监督微调 (Supervised Fine Tuning, SFT)**监督微调是通过使用有标注的特定任务数据对预训练模型进行进一步微调，以增强模型对人类指令的响应能力。
此阶段的核心关注点在于高效微调方法、指令数据构造以及如何扩大模型上下文范围。
2. **Lora技术**LoRA技术是一种参数高效适应技术，允许大型预训练模型在微调过程中减少参数学习量，显著节省内存和加速训练。
该技术已被集成到多种训练库中，如PEFT，通过简单配置即可实现。
2. **P-Tuning技术**P-Tuning技术通过优化输入部分提高模型在特定任务上的表现。
此技术可自动调整输入提示以优化模型表现，为模型应用提供了便利。
2. **Prefix-Tuning**Prefix-Tuning技术依赖于模型通过阅读和分析给定上下文生成响应的能力，特别适用于少样本或零样本学习场景，允许模型在不显式训练的情况下适应新任务。
3. **强化学习**强化学习将模型输出文本视为整体，优化目标为生成高质量回复。
此方法不依赖于人工编写的高质量回复，模型根据指令生成回复，并通过奖励机制学习优化。
强化学习尤其适用于生成式任务。
强化学习相较于监督微调的好处在于能够从整体上评估模型输出质量，不依赖于预定义的答案，更适用于生成多样性和敏感性变化的场景。
基于人类反馈的强化学习（RLHF）通过人类调整/评判，确保模型输出与人类意图对齐，实现3H原则：帮助性、真实性与无害性。
通过上述方法，大语言模型训练实现了从无监督预训练到有监督微调、Lora等优化技术的不断进化，以及强化学习在提升模型应用灵活性与质量方面的关键作用。
未来，随着技术的进一步发展，大语言模型将在更多领域展现出其潜力与价值。
[简话语音识别] 语言模型（一）ngram基础
在语音识别的神秘世界中，统计理论如丝般精细，驱动着核心技术的进步。
HMM-DNN声学模型、语言模型与BeamSearch解码算法共同构建了这一技术的骨架。
语言模型，作为其中的灵魂，通过巧妙的ngram模型，实现了对无限历史信息的高效约束。
ngram模型以概率为尺，度量词序列与日常语言习惯的契合度，其优劣由混淆度（PPL）或交叉熵衡量，PPL揭示了模型对搜索空间的精妙调控。
在未知表达的挑战面前，ngram模型的训练策略独具匠心。
面对政府补贴与劫富济贫这样的罕见组合，我们采用平滑技术，如additive平滑赋予所有未见过的语法固定计数，而Good-Turing平滑则从常见语法中分配给计数为零的词组。
然而，平滑方法的局限性在于对所有未知语法一视同仁，为此，插值和回退策略引入低阶语法信息，它们分别融合了低阶信息和保持保守的判断。
在众多平滑技术中，改进的Kneser-Ney Smoothing脱颖而出，它源于Absolute-discount算法，巧妙结合了计数折扣和插值的长处，充分考虑了语法历史和多样性。
举个例子，处理人名和state时，Kneser-Ney能避免过度依赖频率，展现出更强的灵活性。
srilm，这款C++工具库，是语音识别训练中的得力助手，它支持s-ngram、hidden-ngram、skip-ngram等多种模型，涵盖了从训练文本到生成模型，再到评估和优化的全过程。
训练方法分为直接从文本生成count文件再转为lm，或者一步到位生成lm模型。
模型评估通过PPL进行，不同阶数和调试级别都得到了支持。
模型处理还包括根据阈值的剪枝和插值合并，提升模型性能。
在实际操作中，如中文分词，我们首先使用jieba等工具进行，然后依次进行训练count文件的生成、模型的产出，通过arap2fst工具将arpa格式转换为，便于可视化和进一步组合。
ngram模型的奥秘远不止于此，它的深度和广度让人惊叹。
想要深入了解，参考文献[1-5]将为您提供更多指引，srilm的更多内容请参考语言模型srilm（一）基本用法，如需原创内容授权，请联系微信xqqnuaa2013。
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