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必看!大模型训练圣经《从头训练大模型》免费PDF分享

深度学习与NLP  · 公众号  · 科技自媒体  · 2024-12-08 00:00
    

主要观点总结

本文介绍了由Weights & Biases(W)提供的关于从头开始训练大型语言模型(LLMs)的权威指南《Current Best Practices for Training LLMs from Scratch》。该白皮书深入剖析了LLMs训练的最佳实践,包括数据收集与处理、模型架构选择、训练技巧与优化策略、模型评估与部署等环节。

关键观点总结

关键观点1: 书籍介绍及获取方式

该白皮书由Weights & Biases提供,是关于从头开始训练大型语言模型的权威指南。读者可以通过关注公众号“大模型科技说”回复关键字“db24”获取免费下载地址。

关键观点2: 是否从头开始训练LLM的讨论

指南讨论了是否应该自己从头开始训练LLM,还是使用现有的商业API或开源LLM。

关键观点3: 训练LLM的三种基本方法

指南介绍了三种训练LLM的基本方法:使用商业LLM的API、使用现有的开源LLM以及自己预训练LLM。

关键观点4: 模型和数据集的扩展性

白皮书介绍了LLMs的扩展性,包括模型大小和训练数据量的平衡,以及根据训练计算预算和推理延迟要求确定模型和数据大小的最佳组合。

关键观点5: 并行训练技术

指南讨论了可能的并行训练技术,如张量并行、数据并行和流水线并行。

关键观点6: 训练中的挑战和策略

白皮书提到了在训练过程中可能遇到的挑战,如硬件故障、训练不稳定性等,并介绍了应对这些挑战的策略。

关键观点7:

书籍介绍了如何通过人类反馈来优化模型性能,特别是在模型表现出不期望的行为时。


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