27｜模型工程（三）：低成本领域模型方案，小团队怎么做大模型？
Tyler
你好，我是 Tyler。
在前两节课中，我们学习了如何通过 self-instruct 的方法获取训练数据，以及如何以较低成本训练模型。你对这两个内容掌握得如何？
今天这节课，我们将继续深入探讨这些算法的具体实现。我们将学习数据增强、全量训练和 LoRA（低秩适应）的低成本领域模型训练。
为什么选 Alpaca 项目？
为了帮助你快速直观地建立感性认识，我在众多的学习对象中选择了 Alpaca 这个开源项目。目前，许多领域专属模型的开发方法几乎都源自 Alpaca，而且 Alpaca 的开源实现与工业界的需求紧密契合，可以说达到了工业级的入门标准。而且，Alpaca 的全量参数训练和 LoRA 加速训练方法都得到了出色的开源项目支持。
我们可以通过研究 Alpaca 项目的原始代码来了解大语言模型的训练方法。在你掌握并灵活使用 Alpaca 之后，就可以逐渐上手工业级复杂大语言模型的开发和微调。好，现在我们正式开始 Alpaca 开源项目的学习。
先来看一下数据生成算法的实现，Alpaca 模型是通过对 7B 的 LLaMA 模型使用 self-instruct 论文中的技术生成的 5.2 万条指令遵循数据。self-instruct 论文提出了一种新的生成数据增强方法，可以有效地提高大语言模型的性能。
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
Alpaca项目为低成本领域提供了实现大型模型的解决方案，重点介绍了其数据生成过程和LoRA加速训练方法。通过升级self-instruct数据生成方式，Alpaca成功生成了包含52000个实例的指令数据集，成本不到500美元。文章还提供了生成指令数据的具体实现代码，并解释了每个步骤的作用。此外，全量参数训练和LoRA低成本训练的具体实现步骤也得到了介绍。通过具体案例和代码实现，展示了在低成本领域实现大模型的方法和技术特点，为小团队实现大模型提供了有益的指导和启发。同时，文章还提到了构建规模达到100B及以上的模型需要考虑的问题，为读者提供了进一步思考的方向。
仅可试看部分内容，如需阅读全部内容，请付费购买文章所属专栏
《AI 大模型系统实战》，新⼈⾸单¥59
《AI 大模型系统实战》，新⼈⾸单¥59
立即购买
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
全部留言(4)
- 最新
- 精选
顾琪瑶想问下老师, 在目前的行业内, 如果是偏向基于大模型的业务应用开发的话, 微调是必备技能吗, 还是可选的?作者回复: 你好，顾琪瑶！即使是偏向大模型的业务应用开发，我也建议根据课程的内容，学习微调能力。因为这样可以让你在技术原理上真正理解大模型能力的来源，帮助你更好地完成业务需求。
2023-10-20归属地：上海3
周晓英老师您好，如果现有的Embedding模型无法完全满足需求，想训练自己领域的Ebedding模型，可以采用您文中的方法吗？作者回复: 你好，周晓英。本节课主要学习的是大语言模型的训练方法，如果想训练自己的嵌入表征模型，可以使用第24课中的 sentence-bert（SBERT）算法。
2023-10-29归属地：北京22
陈东大模型在老师实践和工作中主要的作用？主要面对什么产业？产生什么价值？作者回复: 你好，陈东！我的工作主要是负责AI大模型平台体系建设，构建基于大模型技术的应用生态。如果你对我在产业的洞察感兴趣，欢迎你多花时间看一下最后一章的内容，那里有很多一线经历的总结。
2023-10-20归属地：广西
R_R好文2024-03-07归属地：北京
收起评论