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中文LLaMA&Alpaca大语言模型词表扩充+预训练+指令精调
在探索大模型在中文场景中的应用时，我们发现LLaMA模型虽然在多语言模型中性能卓越，但原生支持中文的能力相对有限。
其词表大小仅为32K，远低于多语言模型如XLM-R、Bloom所使用的250K词表大小，这直接导致了中文token数量过少，影响了模型在中文任务上的表现。
因此，对LLaMA进行词表扩充成为了解决这一问题的关键步骤。
为了应对这一挑战，国内开源项目Chinese-LLaMA-Alpaca提供了详细的指南，从词表扩充、模型预训练到指令精调，帮助开发者构建更加适应中文环境的LLaMA模型。
整个流程涉及到环境搭建、代码、模型、数据集的准备，以及最终的模型输出和应用。
环境搭建方面，我们使用Docker镜像进行高效、复现性好的配置。
这一步骤包括下载Pytorch镜像、创建并进入容器、安装依赖库，以及从源码安装Peft库，以满足后续操作需求。
代码、模型、数据集的准备是整个流程的核心。
通过下载Chinese-LLaMA-Alpaca的官方代码，我们将原始LLaMA的权重文件转换为适应Transformers库的格式，或者直接使用已转换好的模型，如yahma/llama-7b-hf。
数据集准备则涉及到从开源书籍中下载并清洗数据，以确保用于训练的资料质量。
词表扩充是Chinese-LLaMA-Alpaca项目中的重要部分。
通过在通用中文语料库上训练基于sentencepiece的20K中文词表，并将其与原版LLaMA的32K词表进行合并，最终得到一个包含个token的中文LLaMA词表。
值得注意的是，在进行指令精调阶段时，Alpaca模型会额外引入一个pad token，使得中文Alpaca的词表大小为。
因此，在将LoRA权重合并回基础模型时，需要特别注意词表大小的一致性问题。
模型训练细节方面，整个过程分为预训练、预训练和指令精调三个阶段。
预训练阶段包括两个子阶段，通过使用LoRA技术，模型不仅更新了embedding参数，同时也添加了LoRA权重，以提高训练效率。
指令精调阶段则与Stanford Alpaca的格式保持一致，采用LoRA进行高效精调，并增加了可训练参数的数量。
最后，将多个LoRA权重合并回基础模型，以及进行模型推理测试，是实现最终模型应用的步骤。
尽管词表扩充+预训练+指令精调能够显著提升模型性能，但对于资源有限的开发者，选择直接使用支持中文的模型，或者进行部分词表扩充和微调，可能是更实用的方案。
大型语言模型的训练和微调具体是怎样进行的？
大型语言模型的训练和微调是一个复杂的过程，涉及到多个步骤和技术。
以下是一般流程的概述：1. 数据准备：- 收集大量的文本数据，这些数据可以是书籍、新闻文章、网站内容等。
- 对数据进行预处理，包括清洗（去除无关字符、特殊符号等）、分词、去除停用词等。
2. 模型架构设计：- 设计模型的结构，如Transformer架构，它已经成为许多大型语言模型的基础。
- 确定模型的参数，如层数、隐藏层大小、注意力头的数量等。
3. 预训练：- 使用无监督学习的方式训练模型，通常通过预测文本中的下一个词（语言模型任务）。
- 在预训练阶段，模型会学习语言的通用特征和模式，而不需要针对特定任务进行优化。
4. 微调（Fine-tuning）：- 在预训练的基础上，针对特定任务（如问答、文本分类、机器翻译等）进行有监督学习。
- 通过调整模型的权重，使其更好地适应目标任务。
5. 优化和调参：- 使用不同的优化算法（如Adam、SGD等）来更新模型的参数。
- 调整超参数（如学习率、批次大小、正则化项等）以提高模型性能。
6. 评估和迭代：- 在验证集上评估模型性能，使用指标如准确率、F1分数等。
- 根据评估结果调整模型结构或训练策略，进行迭代优化。
7. 部署和应用：- 将训练好的模型部署到生产环境中，提供服务。
- 监控模型在实际应用中的表现，并根据反馈进行进一步的优化。
在实际应用中，这个过程可能会更加复杂，包括使用更高级的技术如迁移学习、多任务学习、模型压缩等，以及考虑到计算资源和训练时间的优化。
此外，为了提高模型的泛化能力和避免过拟合，还可能使用数据增强、正则化等技术。
4个大语言模型训练中的典型开源数据集
随着统计机器学习和自然语言处理算法的发展，大量开源数据集被构建用于大语言模型训练。
本文将介绍几个典型的大语言模型训练开源数据集。
一、Pile 数据集Pile 数据集由22个高质量子集构成，包括Common Crawl、Wikipedia、OpenWebText等。
这些子集包含了多样化的文本，涵盖了不同领域和主题，提高训练数据集的多样性和丰富性。
Pile 数据集总大小约为825GB英文文本。
二、ROOTS 数据集ROOTS 数据集是BigScience项目在训练BLOOM大语言模型时使用的数据集合。
包含46种自然语言和13种编程语言，总计59种语言，整体数据集大小约1.6TB。
三、RefinedWeb 数据集RefinedWeb 数据集由位于阿布扎比的技术创新研究院在开发Falcon大语言模型时同步开源。
主要由从CommonCrawl数据集过滤的高质量数据组成，总数据量超过1PB。
四、SlimPajama 数据集SlimPajama 数据集由CerebrasAI公司针对RedPajama进行清洗和去重后得到。
原始RedPajama包含1.21万亿词元，经过处理后的SlimPajama数据集包含6270亿词元。
以上就是对四个典型大语言模型训练开源数据集的介绍。
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