关于大语言模型的综述

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2023-11-17 04:52:16

概述

本文简述了中国人民大学教授WayneXinZhao等人撰写的关于大语言模型的综述，包括LLMs在预训练、适应调整、应用和能力评估等方面的研究进展。

现有大模型的总体情况概览

文章总结了最近发布的大模型，并展示了它们的开源情况。黄色的部分是开源的模型，可以看到，Meta、Google开源的模型较多。而2021年之后，各家发布的模型也开始增多，其中一眼望去，Google（包括DeepMind）发布的模型相当多。

使用的语料统计

当前大模型使用的语料大多数是公开数据集，包括BookCorpus、CommonCrawl、RedditLinks、Wikipedia等都是常用的数据集。LLMs不再依赖单一的语料库，而是利用多个数据源进行预训练。因此，现有研究通常混合几个现成的数据集（例如C4、OpenWebText和Pile），然后进行进一步的处理以获得预训练语料库。此外，从相关来源（例如维基百科和BigQuery）提取数据以丰富预训练数据中的相应信息也非常重要。

使用的库（开源软件）

文章简要介绍了一系列可用于开发LLM的库，包括Transformers、DeepSpeed、Megatron-LM、JAX、Colossal-AI、BMTrain和FastMoE。

预训练数据源比例

为了开发一款能力强大的LLM，收集来自各种数据源的大量自然语言语料库是关键。现有的LLM主要利用各种公共文本数据集的混合作为预训练语料库。

预训练大模型典型的数据预处理流程

在收集大量文本数据后，必须对其进行预处理以构建预训练语料库，尤其是去除噪音、冗余、无关和潜在有害数据，这可能会极大地影响LLM的容量和性能。

使用的架构和训练细节

当前LLM的主流架构可以大致分为三种主要类型，即编码器-解码器、因果解码器和前缀解码器。文章还展示了主流模型的一些训练细节，包括批次大小、学习速率等。

本页网址：https://www.xinzhibang.net/article_detail-20295.html

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