个人网站类型建站平台在线提交功能
论文链接：arxiv.org/pdf/2407.21783
本博客只针对Llama3中的训练数据做阅读笔记。后续会单独对Llama1-3的模型做总结。
摘要
- 多语言支持
- 工具使用能力
- 最大模型参数达到 405B，采用稠密的 Transformer 架构，而非更常见的混合专家（MOE）架构。
- 上下文窗口长度为 128K。
导言
预训练与后训练
- Llama 系列模型在预训练阶段使用了大量的多语言数据，达到 15TB 的规模。
- 后训练则采用了简单的监督微调（Supervised Fine Tuning，SFT），并通过算法如拒绝采样（Reject Sampling）和 DPO（Direct Preference Optimization）进行对齐。
关键因素
- 数据规模：Llama 系列模型坚持使用大量数据，强调数据质量与数量的平衡。
- 模型规模：Llama 3.1 在参数规模上达到了 405B，展示了模型的强大能力。
- 设计选择：模型在设计上选择了标准的稠密 Transformer，不采用 MOE（混合专家）架构。
性能评估
- 性能数据：模型在不同规模下（8B、70B、405B）的评估结果表明，随着模型规模增加，在多个评估任务上的性能确实有显著提升。
- 模型表现：在知识面上，405B 模型显示出更强的记忆能力，但在根据指令执行时，70B 模型表现相对不错，且成本效益更高。
3 Pre-Training
语言模型的预训练包括以下几个方面：
(1) 大规模训练语料的整理和筛选；
(2) 模型架构的开发以及相应的规模法则，用于确定模型的大小；
(3) 开发高效的大规模预训练技术；
(4) 制定预训练的完整方案。
3.1 预训练数据
数据收集及来源
数据集由多种来源构成，包括公共网络数据（如爬取的网页内容）和特定领域的文档（如代码和数学相关内容）。
数据清理
PII过滤：去除包含大量个人可识别信息（PII）和已知成人内容的网站。这是为了保护用户隐私和确保模型安全性。
HTML处理：自定义解析器用于从原始HTML中提取干净文本，优化了对于广告和导航栏的去除。
数学和代码的保留：在处理包含数学公式和代码的网页时，保留了其结构和重要的内容，尤其是图片标签中的文本描述，以确保信息的完整性。
数据去重
URL级别去重：保留每个URL的最新版本。
文档级别去重：通过MinHash算法去除近似重复的文档。
行级别去重：删除在每组3000万个文档中出现超过6次的行，以减少常见的冗余内容（如导航菜单、广告等）。
什么是哈希函数？
哈希函数（Hash Function）是一种将输入数据（通常是任意长度的数据）映射为固定长度的输出数据（称为哈希值或哈希码）的函数。
什么是MinHash?
MinHash的核心思想是通过哈希函数将集合映射到一个较小的特征空间，从而实现对集合相似度的高效估计。
具体步骤如下：
集合表示：首先，将每个文档表示为一个集合，通常是其特征（如单词、短语等）的集合。例如，文档D1的特征集合可以表示为{w1, w2, w3, ...}。
哈希函数：选择多个哈希函数，将集合中的元素映射到哈希值。每个哈希函数会为集合中的每个元素生成一个哈希值。
最小哈希值：对于每个哈希函数，找出集合中元素的最小哈希值。这些最小哈希值构成了该集合的MinHash签名。
相似度计算：两个集合的相似度（通常是杰卡德相似度）可以通过比较它们的MinHash签名来估计。如果两个集合的MinHash签名相似，那么它们的原始集合也很可能相似。
数据的最终构成比例为：
- 50%：通用知识
- 25%：数学和推理相关内容
- 17%：代码
- 8%：多语言文本
多语言处理
在多语言数据处理上，Llama采取了以下策略：
- 语言识别：使用fasttext模型识别176种语言，确保多语言数据的质量。
- 去重与质量检测：针对不同语言实施文档和行级别的去重，并应用特定的质量过滤器。
数据混合与优化
为了获得高质量的语言模型，需谨慎决定不同数据源在预训练数据中的比例：
- 知识分类：使用分类器对网页数据进行分类，以有效控制各类信息的比例，避免某些类别（如娱乐）过度代表。
- Scaling Law实验：通过小模型在不同数据混合上的表现预测大模型的性能，反复调整数据比例。
什么是scaling law？
Scaling law（比例法则）实验是指在机器学习，尤其是在深度学习和自然语言处理领域中，通过试验和观察模型性能与模型规模（如参数量、数据量等）之间的关系，以获取关于如何扩展模型和优化其表现的规律和指导。
退火数据
通过对少量高质量代码和数学数据进行退火，可以提高模型在特定基准测试上的分数。这意味着在模型训练完成后，使用高质量数据进行再训练以增强特定能力。
什么是退火？
通常情况下，深度学习中的退火指的学习率退火，训练过程中逐步降低学习率。初始阶段使用较高的学习率来快速收敛，然后逐渐降低学习率，使得模型能够更细致地调整参数，从而提高最终的收敛效果，减少震荡。这里对少量高质量代码和数学数据进行退火是指：在模型的初始训练阶段，通常会使用大量的、可能存在多样性和噪声的数据，以帮助模型建立起对各种输入的基本理解。一旦初步训练完成，退火过程就会使用高质量的数据进行微调，以便使模型更好地适应新的数据特点。