什么是预填充?首字延迟从哪来,新手版入门
大模型开口前要先通读整段输入,这段准备叫预填充,耗时随输入变长而增长,首字慢多半是读得慢,精简输入换秒回,充足背景换准确,权衡就在预填充里。
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大模型开口前要先通读整段输入,这段准备叫预填充,耗时随输入变长而增长,首字慢多半是读得慢,精简输入换秒回,充足背景换准确,权衡就在预填充里。
微调省显存靠三板斧:冻结大部分参数、权重量化加载、剩余状态分片存放,本文讲清各自砍哪块、代价是什么,聚焦微调显存。
消费级显卡微调大模型受显存和时间的双重限制,全量微调基本无望,现实路线是量化加轻量适配器,本文聚焦消费级微调。
自我训练让模型出题、模型答题、模型把关筛选,循环转起来扩量便宜,但怕分布坍缩和错误自我强化,本文聚焦自我训练。
继续预训练灌领域语料时容易把通用能力冲掉,配方是新旧数据按比混训、小学习率、双基准评估这一套,本文聚焦混旧数据。
领域微调的数据多来自内部资料:文档、工单、FAQ 和会议记录,经清洗、脱敏、构造指令对才能用,本文聚焦领域微调数...
代码微调与自然语言不同:强依赖文件级上下文、注释是语义桥梁、格式极其敏感,切分与构造都有专门讲究,本文聚焦代码微...
数据并行把一批数据切给多张卡,每张卡各练一个相同的模型副本,算完再把梯度汇总同步,效果等价于单卡训完整个大批次,本文...
张量并行把单层内部的矩阵运算横竖切开,分给多张卡各算一块再拼接结果,解决模型单卡放不下的问题,本文聚焦张量并行。
流水线并行把模型按层切成几段放到不同卡上,数据像工厂流水线一样分段流过各张卡,靠排程把空闲压到很低,本文聚焦流水线并...
ZeRO 的思路是把参数、梯度、优化器状态这三样训练状态切成分片分着存,用时再取,用后即还,本文聚焦 ZeRO 分片...
给大模型微调时学习率通常比预训练小一到两个数量级,因为预训练是从头塑形,微调是在精密成品上精修,本文聚焦微调学习率。
微调后模型丢了旧本事叫灾难性遗忘,主流防法是回放旧数据混着训,以及加正则项拉住参数别乱动,本文聚焦灾难性遗忘。
训练数据不打乱会让模型连续看到同类样本,风格越带越偏、梯度来回折返,所以每个 epoch 前通常要洗牌,本文聚焦数据...