大模型全量预训练(1b3), 多卡deepspeed/单卡adafactor

1. 数据类型fp16不太行, 很容易就Nan了, 最好是fp32, tf32,
2. 单卡如果显存不够, 可以用优化器'adafactor',
3. 如果数据量很大, 加载时间特别长(默认设置稍微大一点数据就得加载好几个小时), 可以分批次训练,

transformers>=4.31.0
torch>=1.10.1
rouge==1.0.1
nltk==3.6.6
peft>=0.2.0
numpy
tqdm

地址: macro_gpt/ft_gpt

配置: macro_gpt/ft_gpt/config.llama_1b3_float32.json
单卡第一次训练: python train.pt.py
单卡继续训练: python train.pt.add.py
多卡训练: deepspeed --num_gpus=2 train.pt.speed.py --deepspeed ds.json

图为tigerbot-en-00001-of-00097.json的预训练日志, loss收敛到3左右

图为baidu百科数据集(第一个60w,此外还有10%领域专业数据)的预训练日志, loss收敛到3左右

一问一答还行, 1b3的大模型上下文能力确实比较弱

• https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM
• https://github.com/TigerResearch/TigerBot

• https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca
• https://github.com/huggingface/peft
• trl

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