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高效又稳定的ChatGPT大模型训练技巧总结，让训练事半功倍！.pdf

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高效又稳定的ChatGPT大模型训练技巧总结，让训练事半功倍！

文｜ python

前言

近期， ChatGPT 成为了全网热议的话题。 ChatGPT 是一种基于大规模语言模型技术（ LLM ，

large language model）实现的人机对话工具。现在主流的大规模语言模型都采用Transformer

网络，通过极大规模的数据进行自监督训练。但是，如何构建自监督训练数据？在基础的

Transformer结构上，大家又做了哪些创新呢？为了保证训练过程高效且稳定，又有哪些黑科

技呢？今天给大家介绍一篇来自人民大学的综述论文，为大家解密这些大模型的训练技巧。

论文地址：

https://arxiv.org/pdf/2303.18223.pdf

训练数据的收集与处理

大规模语言模型对训练数据的规模与质量都有更高的要求。那现在的大模型都用了什么语料？

这些语料都发挥着怎样的作用？如何对语料做清洗和预处理？大模型还有什么特殊的细节需要

我们去处理？

python 2023-04-17 11:50 发表于浙江

原创

夕小瑶科技说

2023/6/28 11:09

高效又稳定的ChatGPT大模型训练技巧总结，让训练事半功倍！

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数据来源

数据来源上，大规模语言模型的训练数据可以一般性语料与特殊语料。一般性语料，如网页、

书籍、对话文本，占比较大，可以在各种话题上为模型提供语言知识；而特殊语料，如多语言

数据、科技语料、代码等，可以为模型带来解决特定任务的能力。现有的大模型训练语料的成

分比例如下图所示：

一般性语料中，网页语料规模较大，但其中包含Wikipedia等高质量语料的同时，还包含垃圾

邮件等低质量语料，一般需要过滤处理。问答语料，如Reddit等社交媒体平台，可以潜在地提

高模型回答问题的能力。社交媒体通常涉及多人对话，对话语料可以根据回复关系整理成树状

结构，从而每一条支路都是一段完整的对话内容。书籍语料是少有的书面语长文本，可以帮助

模型学习严谨的语言学知识，建模长距离依赖，提高生成内容的连贯性。

特殊语料中，多语言语料可以提升模型在翻译，多语言摘要、问答等任务上的能力。科技语料

通过获取arX iv 论文、教科书、数学网络社区等内容，可以帮助模型理解特殊符号、术语和表

达式，提高模型在科技任务与推理上的表现。代码语料主要来自Stack Exchange等问答社区以

及GitHub上的开源项目，包含代码、注释和文档。最近研究表明，代码语料可以提升模型复杂

推理的能力（chain-of-thought），因其具有的长距离依赖以及内在精密的逻辑。

目前一些开源的语料的获取地址，可以参考我们以前的推送：训练 ChatGPT 的必备资源：语

料、模型和代码库完全指南。

清洗与预处理

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