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大模型的结构主要分为三种
大模型分布式训练方法主要包括以下几种#xff1a;
token Token是构成句子的基本单元
1. 词级别的分词
2. 字符级别的分词
结巴分词
GPT-3/4训练流程
更细致的教程#xff0c;含公式推理 大模型的结构主要分为三种
Encoder-only(自编…目录
大模型的结构主要分为三种
大模型分布式训练方法主要包括以下几种
token Token是构成句子的基本单元
1. 词级别的分词
2. 字符级别的分词
结巴分词
GPT-3/4训练流程
更细致的教程含公式推理 大模型的结构主要分为三种
Encoder-only(自编码模型代表模型有BERT)Decoder-only(自回归模型代表模型有GPT系列和LLaMA),Encoder-Decoder(序列到序列模型代表模型有GLM),大语言模型在自然语言处理和文本处理领域具有广泛的应用其应用场景多种多样。
参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/687531361
大模型分布式训练方法主要包括以下几种
数据并行这是最常见的分布式训练策略。数据被切分为多份并分发到每个设备如GPU上进行计算。每个设备都拥有完整的模型参数计算完成后设备间的梯度会被聚合并更新模型参数。这种方法能够充分利用多个设备的计算能力加快训练速度。
模型并行在模型并行中模型的不同部分被分配到不同的设备上进行计算。每个设备仅拥有模型的一部分这使得超大的模型能够在有限的计算资源上训练。模型并行通常与流水线并行结合使用数据按顺序经过所有设备进行计算。
流水线并行流水线并行是一种特殊的模型并行方式。它将网络切分为多个阶段并将这些阶段分发到不同的设备上进行计算。数据按照流水线的方式依次通过每个阶段从而实现高效的并行计算。
混合并行混合并行结合了上述多种并行策略。根据模型的结构和计算资源的特点可以选择最适合的并行策略组合进行训练。 参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/645649292
token Token是构成句子的基本单元
但并不一定是最小单元。Token可以是一个单词、一个字符或一个子词具体取决于使用的分词方法。在自然语言处理NLP中常见的分词方法有以下几种 在进行文本分词时可以使用不同的分词方法来拆分 我喜欢吃红色的苹果 这句话。以下是几种常见的分词方法及其结果
1. 词级别的分词
每个单词或词组作为一个token。这种方法在中文中一般使用词典或分词算法进行分词。 例如
我 / 喜欢 / 吃 / 红色的 / 苹果
这句话被分成了5个token 我、喜欢、吃、红色的 和 苹果。
2. 字符级别的分词
每个字符作为一个token。 例如我 / 喜 / 欢 / 吃 / 红 / 色 / 的 / 苹 / 果
结巴分词
import jiebasentence 我喜欢吃红色的苹果tokens jieba.lcut(sentence)print(tokens)
运行上述代码可能会得到以下结果
[我, 喜欢, 吃, 红色, 的, 苹果]
总之分词的方法不同结果也会有所不同。在实际应用中选择合适的分词方法取决于具体的任务和需求。 GPT-3/4训练流程
GPT-3/4训练流程模型训练分为四个阶段
预训练Pretraining、监督微调SFTSupervised Finetuning、奖励建模RMReward Modeling、以及强化学习RLReinforcement Learning。
ChatGPT是最典型的一款基于OpenAI的GPT架构开发的大型语言模型主要用于生成和理解自然语言文本。其训练过程分为两个主要阶段预训练和微调。
以下是关于ChatGPT训练过程的详细描述
预训练在预训练阶段模型通过学习大量无标签文本数据来掌握语言的基本结构和语义规律。这些数据主要来源于互联网包括新闻文章、博客、论坛、书籍等。训练过程中模型使用一种名为“掩码语言模型”Masked Language Model, MLM的方法。这意味着在训练样本中一些词汇会被随机掩盖模型需要根据上下文信息预测这些被掩盖的词汇。通过这种方式ChatGPT学会了捕捉文本中的语义和语法关系。微调在微调阶段模型使用特定任务的标签数据进行训练以便更好地适应不同的应用场景。这些标签数据通常包括人类生成的高质量对话以及与特定任务相关的问答对。在微调过程中模型学习如何根据输入生成更准确、更相关的回复。损失函数和优化训练过程中模型会最小化损失函数以衡量其预测结果与真实目标之间的差异。损失函数通常采用交叉熵损失Cross-Entropy Loss它衡量了模型生成的概率分布与真实目标概率分布之间的差异。训练过程中使用优化算法如Adam来更新模型参数以便逐步降低损失函数的值。Tokenization在进入模型之前输入和输出文本需要被转换为token。Token通常表示单词或字符的组成部分。通过将文本转换为token序列模型能够更好地学习词汇之间的关系和结构。参数共享GPT-4架构采用了参数共享的方法这意味着在预训练和微调阶段模型的部分参数是共享的。参数共享可以减少模型的复杂性提高训练效率同时避免过拟合问题。Transformer架构ChatGPT基于Transformer架构进行训练。这种架构使用自注意力self-attention机制允许模型在处理序列数据时关注与当前词汇相关的其他词汇从而捕捉文本中的长距离依赖关系。此外Transformer还包括多层堆叠的编码器和解码器结构以便模型学习更为复杂的语言模式。正则化和抑制过拟合为了防止模型在训练过程中过拟合可以采用各种正则化技巧。例如Dropout技术可以在训练时随机关闭部分神经元从而降低模型复杂性。另一种方法是权重衰减通过惩罚较大的权重值来抑制过拟合现象。训练硬件和分布式训练由于GPT-4模型的庞大规模其训练过程通常需要大量计算资源。因此训练通常在具有高性能GPU或TPU的分布式计算系统上进行。此外为了提高训练效率可以采用各种分布式训练策略如数据并行、模型并行等。模型验证和评估在训练过程中需要定期对模型进行验证和评估以监控其性能和收敛情况。通常情况下会将数据集划分为训练集、验证集和测试集。模型在训练集上进行训练在验证集上进行调优并在测试集上进行最终评估。模型调优和选择在模型微调阶段可以尝试不同的超参数设置以找到最优的模型配置。这可能包括学习率、批次大小、训练轮数等。最终选择在验证集上表现最佳的模型作为最终输出。 总之ChatGPT的训练过程包括预训练和微调两个阶段通过学习大量无标签文本数据和特定任务的标签数据模型能够掌握语言的基本结构和语义规律。在训练过程中采用了诸如Transformer架构、参数共享、正则化等技术以实现高效、可靠的训练。训练过程还涉及模型验证、评估和调优以确保最终产生的模型能够提供高质量的自然语言生成和理解能力。 更细致的教程含公式推理
https://zhuanlan.zhihu.com/p/652008311
