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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。
【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。
预训练语言模型：GLM
近期，大语言模型（LLMs）引发了全球热议，尤其在国内，开源模型不断涌现。
尽管大多数模型以接口形式提供服务，但清华大学开源的ChatGLM系列令人眼前一亮。
其安装便捷，易于调整以适应个人数据集，成为了我训练自定义大模型的理想选择。
ChatGLM的基础模型是GLM，它的一大创新在于自回归空白填充的自监督训练方法。
通过调整空白区域的大小，GLM既能像encoder-only模型处理NLU（文本分类），又能像decoder-only模型进行NLG（文本生成），还能像seq-to-seq模型进行条件NLG（如对话、机器翻译）。
这种预训练方式实现了编码器、解码器和序列到序列结构的融合，效率非凡。
现有的预训练语言模型大致分为三种：encoder-only（如BERT）、decoder-only（如GPT）和seq-to-seq（如BART）。
GLM的目标是设计一个通用架构，GLM通过自回归空白填充，结合跨度洗牌和2D位置编码，实现了这些模型功能的统一。
空白填充类似于BERT的掩码语言模型，但GLM处理的是句子片段，通过自回归预测内容，相比其他模型，GLM在连续性和长度生成上更具优势。
2D位置编码赋予每个token额外的片段间和片段内位置信息，确保模型在预测时灵活处理不同长度的文本。
GLM采用decoder-only架构，对模型结构做了优化，能够进行多任务训练，如文档级别的长文本生成和句子级别的seq-to-seq任务。
此外，GLM还能通过填空生成的方式适应NLU任务，无需额外的[CLS]标志。
GLM的训练数据集丰富多样，参数量适中，虽未达到大模型的规模，但其开源特性使其成为研究和实践的宝贵资源。
随着ChatGLM系列的后续发展，如ChatGLM2，GLM无疑为预训练语言模型领域开辟了新的可能。
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