70B大模型训练秘方③：1000次超参数优化实验的发现

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今年6月，大模型公司Imbue依托它们自主构建的基础设施，从零起步，成功训练出一个70B参数的模型，其在相关推理任务上的卓越表现远零样本GPT-4o。 在《 70B大模型训练秘方① ：数据集创建与评估 》一文中，他们分享了用于模型评估的数据集，包含11个公共数据集的高质量子集，以及一套用于代码理解的原始问题。重点分享了为什么选择这些特定的数据集，以及数据创建过程和实际数据集的详细信息。 在《 从裸机到70B大模型②：基础设施设置与脚本 》一文中，他们分享了一套适用于搭建所需基础设施的端到端指南： 从搭建初始集群、安装操作系统，直至训练过程中实现错误的自动纠正。 此外， 他们还分享了为确保主机健康而自主开发的大量基础设施脚本 。 本文是Imbue团队训练70B大模型三部曲系列的第三篇。通过使用他们提出的超参数优化器CAR ………………………………