从零预训练LLAMA3的完整指南：一个文件，探索Scaling Law

主要观点总结

本文介绍了从零开始预训练大型语言模型LLaMA的过程，包括模型构建、评估、RMSNorm层、RotaryEmbedding、Attention Layer、MLP层的作用以及模型的整体结构。作者使用FineWeb数据集进行训练，通过DDP（Distributed Data Parallel）进行并行训练，取得了良好的训练效果。文章还讨论了其他相关技术和未来研究方向。

关键观点总结

关键观点1: LLaMA模型的构建和评估

介绍了LLaMA模型的构建过程，包括各个层次的作用和模型的整体结构。使用HellaSwag评估模型性能，并比较了原始LLaMA3模型和作者自己实现的模型的性能。

关键观点2: 数据预处理方法

使用了FineWeb数据集进行训练，介绍了数据预处理和加载的方法。

关键观点3: 使用DDP进行并行训练

介绍了如何使用DDP模块进行多GPU并行训练，包括DDP的工作原理和代码实现。

关键观点4: 训练结果和讨论

展示了作者的LLaMA模型的训练结果，并与GPT-2和GPT-3进行了比较。还讨论了其他相关技术和未来研究方向，如FSDP、TP、MoE模型和多模态模型等。

文章预览

MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 转载自 | Mantavers@知乎 引言 最近，Andrew大神发布了一个全新的视频教程，讲解了从零开始预训练GPT-2的全过程。这个四小时的视频详细介绍了模型的构建、训练数据的加载、评估方法以及在分布式框架下的DDP训练。受到此视频的启发，我决定使用LLaMA3架构，从零开始预训练一个大型语言模型，并对比不同模型参数下模型能力的提升。本文将开源所有相关代码在： https://github.com/hengjiUSTC/learn-llm/tree/main/pretrain 接下来让我们进入正题。 模型构建和评估 为了能够有一个对照效果，同时保证我们之后自己从零实现的 ………………………………