《大语言模型：原理与工程实践》- 预训练数据构建及大模型预训练

kit7828 发表于 2024-9-11 10:58

《大语言模型：原理与工程实践》的第三章主要介绍预训练数据的构建，而第4章主要介绍大模型的预训练，本文就第3章和第4章内容进行摘要式分享。

 

在人工智能技术的快速发展中，大模型预训练已成为提升模型性能的核心环节。本文就预训练数据的构建过程、大语言模型预训练的关键要素、核心模块、训练策略、面临的挑战和未来发展方向等，依据书籍内容，并结合当前行业现状进行分享。

一、预训练数据构建 
1. 数据的常见类型及其来源 
预训练数据的多样性和质量对模型的性能有着决定性的影响。常见的数据类型包括：

网页数据：涵盖新闻、博客、论坛帖子等，是信息丰富且更新迅速的数据源。 
书籍数据：提供长篇连贯文本，有助于模型学习语言的深层次结构。 
百科数据：如维基百科，包含结构化的知识描述，有助于模型理解概念和实体关系。 
代码数据：包含编程语言的语法和逻辑，有助于模型学习形式化语言。 
其他数据：如科学文献、法律文件等，增强模型对特定领域语言的理解和应用。

   
2. 数据的预处理方式 
预处理是确保数据质量的关键步骤，主要包括：

正文提取：从网页或文档中提取核心文本内容，去除无关的HTML标签或格式化信息。 
质量过滤：通过规则引擎或机器学习模型识别并剔除低质量内容，如广告、重复或无关信息。 
文档去重：采用文本相似度算法识别并合并重复文档，减少数据冗余。 
数据集净化：过滤掉包含有毒内容、隐私信息或其他敏感数据的部分，确保数据集的合规性和安全性。

   
3. 常见数据库的完整构建方式 
构建大规模数据集是预训练的基础，以下是一些著名的数据集构建方式：

C4：由不同来源的数据集合并而成，注重数据的多样性和广泛性。 
MassiveText：专注于构建大规模文本数据集，用于训练和评估语言模型。 
RefinedWeb：通过质量评估和筛选的网页数据集，提高数据集的整体质量。 
ROOTS：专注于多语言和跨文化的数据集构建，增强模型的国际化能力。

   
4. 难点和挑战 
预训练数据构建面临的挑战包括：

局限性：数据集可能存在地域、文化或主题的偏差，影响模型的泛化能力。 
质量评估：缺乏统一的标准和工具来评估预训练数据集的质量。 
自动生成的风险：自动生成的数据可能包含错误信息或偏见，影响模型的公正性和准确性。 
二、大语言模型预训练 
1. 大语言模型为什么这么强 
大语言模型之所以强大，主要得益于以下几个方面：

参数规模：更大的模型参数意味着更强的学习能力和更复杂的特征提取能力。 
训练数据量：海量的训练数据使模型能够学习到丰富的语言特征和模式。 
计算资源：强大的计算资源支持模型在大规模数据上的预训练，加速模型收敛。

   
2. 大语言模型的核心模块 
大语言模型的核心架构和组成模块包括：

核心架构： 
Decoder-Only结构：适用于生成任务，如GPT系列。使用的是单向注意力掩码，以确保每个输入token只能注意到过去的token和它本身，输入和输出的token通过Decoder以相同的方式进行处理。 
PreFix-Decoder结构：结合编码器和解码器的优点，如BERT。在Prefix LM，Encoder和Decoder共享了同一个Transformer结构，在Transformer内部通过Attention Mask机制来实现。输入部分采用双向注意力，而输出部分采用单向注意力。 
Encoder-Decoder结构：适用于序列到序列的任务，如机器翻译，T5及OpenBA模型等。Encoder采用双向注意力，将输入序列处理为一种中间表示，而Decoder采用单向注意力，基于中间表示自回归地生成目标序列，保证前面的token看不到后面的token。

  

组成模块选型： 
自注意力模块：使模型能够关注输入序列的不同部分，捕捉长距离依赖关系。 
位置编码：提供序列中词汇的位置信息，帮助模型理解单词的顺序。 
归一化方法：如LayerNorm，有助于模型训练的稳定性和收敛速度。 
3. 大语言模型怎么训练 
训练大语言模型是一个复杂的过程，涉及多个关键要素：

训练目标：常见的训练目标包括遮蔽语言模型（MLM）和下一句预测（NSP），以及更复杂的任务，如文本生成和摘要。 
数据配比：合理分配不同类型数据的比例，确保模型能够学习到多样化的语言特征和知识。

   
4. 预训练还有什么没有解决 
尽管大语言模型在许多任务上取得了显著成果，但仍存在一些未解决的问题：

模型的可解释性：如何解释模型的决策过程，特别是在复杂任务中，仍然是一个挑战。 
对稀有或专业词汇的处理：模型在处理罕见词汇或专业术语时可能表现不佳，需要更多的领域适应性训练。 
特定领域的适应性：模型在特定领域的应用可能需要额外的调整和优化，如医疗、法律等专业领域。 
能耗和成本：预训练模型的能耗和成本较高，需要探索更高效、环保的训练方法。 
大模型预训练是一个充满挑战和机遇的领域。随着技术的不断进步，未来有望解决更多未解决的问题，推动人工智能的发展。

yangjiaxu 发表于 2024-9-11 11:47

这种是不是需要更多的数据来支持大数据模型啊？

kit7828 发表于 2024-9-18 08:48

yangjiaxu 发表于 2024-9-11 11:47
这种是不是需要更多的数据来支持大数据模型啊？

是的，需要更多类型的数据和更大量的数据支持和调整大模型参数

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