北京知名网站,关键词都有哪些,机顶盒视频网站建设,网站超链接怎么做大规模语言模型的发展历程虽然只有短短不到五年的时间#xff0c;但是发展速度相当惊人#xff0c;国内外有超过百种大模型相继发布。中国人民大学赵鑫教授团队在文献按照时间线给出 2019 年至 2023 年比较有影响力并且模型参数量超过 100 亿的大规模语言模型。大规模语言模型… 大规模语言模型的发展历程虽然只有短短不到五年的时间但是发展速度相当惊人国内外有超过百种大模型相继发布。中国人民大学赵鑫教授团队在文献按照时间线给出 2019 年至 2023 年比较有影响力并且模型参数量超过 100 亿的大规模语言模型。大规模语言模型的发展可以粗略的分为如下三个阶段基础模型、能力探索、突破发展。 大语言模型构建通常包含以下四个主要阶段预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习简要介绍各阶段使用的算法、数据、难点以及实践经验。
预训练 需要利用包含数千亿甚至数万亿 单词的训练数据并借助由数千块高性能 GPU 和高速网络组成的超级计算机花费数十天完成深 度神经网络参数的训练。这一阶段的核心难点在于如何构建训练数据以及如何高效地进行分布式训练。 预训练阶段是大规模语言模型训练的关键步骤之一特别是对于GPTGenerative Pre-training Transformer系列模型而言。在预训练阶段模型通过自我监督学习Self-supervised Learning的方式利用海量无标签的互联网文本数据集进行训练。具体来说GPT模型采用了自回归语言模型的形式其核心任务是根据给定的文本序列预测下一个可能出现的单词。 模型通过Transformer架构的多层自注意力机制学习到文本序列中词汇之间的深层上下文依赖关系。在训练过程中模型试图最小化预测下一个单词的交叉熵损失从而逐步建立起对自然语言规律的深刻理解其中包括词汇搭配、语法结构、短语和句子的意义等。 通过预训练模型能够在大规模无标注数据上习得通用的语言表示这些表示可以被进一步应用于多种不同的自然语言处理任务中只需要在预训练模型的基础上进行微调就可以在特定任务上达到相当出色的性能。这极大地降低了对大量有标注数据的依赖并为多种下游任务提供了强有力的模型基础。 有监督微调阶段 利用少量高质量的数据集其中包含用户输入的提示词 Prompt 和对应的理想输出结果。提示词可以是问题、闲聊对话、任务指令等多种形式和任务。这个阶段是从语言模型向对话模型转变的关键其核心难点在于如何构建训练数据包括训练数据内部多个任务之 间的关系、训练数据与预训练之间的关系以及训练数据的规模。 有监督微调是预训练模型适应特定任务的关键步骤。在完成了大规模无标注数据上的预训练后模型已经学习到了丰富的语言结构和模式。然而为了针对性地解决特定的自然语言处理任务如问答系统、文本分类、机器翻译等我们需要对预训练模型进行微调Fine-tuning。 微调过程中我们会使用特定任务的有标签数据集重新训练模型的部分或全部权重使其能够针对特定任务进行优化。这意味着模型会在原有的预训练基础上针对新的任务目标调整其内部参数以便更好地理解和处理任务特有的特征和规律。 在微调阶段模型的输入和输出会与特定任务一致。例如在文本分类任务中模型将学习如何根据输入文本预测相应的类别标签而在问答系统任务中模型则将学会根据提供的背景文本生成恰当的答案。 通过这种方法预训练模型能够快速适应新任务通常比从零开始训练模型需要更少的数据和计算资源同时也能够取得更好的性能表现。这种预训练-微调范式已经成为现代自然语言处理中广泛采用的技术手段。 奖励建模阶段 奖励建模阶段 的目标是构建一个文本质量对比模型用于对于同一个提示词对有监督微调模型给出的多个不同输出结果进行质量排序。这一阶段的核心难点在于如何限定奖励模型的应用范围以及如何构建训练数据。 奖励建模Reward Modeling是一种强化学习中的技术尽管像GPT这样的大规模预训练语言模型通常基于自监督学习或最大似然估计进行训练但在某些情况下奖励建模可以作为一种补充手段帮助进一步优化模型的行为特别是当涉及到道德、伦理或者更加符合人类价值判断的输出时。 在奖励建模框架下首先定义一个“奖励函数”该函数量化了模型行为的好坏程度即模型输出越符合预期的目标或人类偏好则获得的奖励越高。然后通过训练一个辅助模型也称为奖励模型来预测这些奖励信号辅助模型通常是基于少量人工标注数据或者其他方式表达的人类偏好。 在实际应用中奖励建模可能被用来指导预训练语言模型的微调过程使模型在生成文本时不仅追求语法和语义的正确性还能尽量遵循预设的价值观或社会规范。这一过程可能包括让模型根据所学到的奖励信号调整其策略生成更加符合期望的结果。通过这种方式即使原始训练并未采用强化学习奖励建模也可以间接引入强化学习的理念来改进模型的表现。 强化学习阶段 根据数十万提示词利用前一阶段训练的奖励模型对有监督微调模型对用户提示词补全结果 的质量进行评估并与语言模型建模目标综合得到更好的效果。这一阶段的难点在于解决强化学 习方法稳定性不高、超参数众多以及模型收敛困难等问题。 强化学习Reinforcement LearningRL确实是一个强有力的机器学习框架尤其适用于那些智能体需要通过与环境交互来学习最优行为的场景。在自然语言处理NLP领域强化学习应用于对话模型的训练时模型扮演的角色就是一个智能体这个智能体会在对话交互的环境中采取行动例如生成回应然后根据接收到的外部反馈即奖励信号来调整它的策略。 在对话系统的上下文中强化学习允许模型通过与用户或其他评价机制交互根据用户的满意度、对话连贯性、信息准确性等因素获取即时或延迟的奖励。比如如果模型生成的回答得到了用户的积极反馈或实现了预定的目标如解答了问题或完成了任务那么模型会得到正向奖励反之若回答不恰当或不符合预期则可能得到负向奖励或没有奖励。 一些高级应用场景中强化学习与语言模型相结合的技术已经发展到了更为精细的层次如使用人类反馈强化学习Human Feedback Reinforcement Learning, RLHF这种技术可以让语言模型更有效地吸收和理解人类偏好并据此优化其生成的文本内容和风格。例如OpenAI的ChatGPT就是通过RLHF技术进行了后期微调以便更好地实现与人类的友好交互和遵循社会规范。 1. 预训练Pre-training
算法
在预训练阶段最常用的算法是基于Transformer架构的自注意力机制如BERT、GPT系列、XLNet、RoBERTa等模型。这些模型通过无监督学习的方法在大规模未标注文本数据上进行训练学习语言的基本结构和模式。
数据
使用数十亿乃至数百亿字节级别的大规模语料库包括网页抓取数据、书籍、百科全书、论坛讨论等各类文本数据。
难点
数据清洗和预处理去除噪声数据确保训练数据的质量和多样性。计算资源需求训练超大规模模型需要极其庞大的计算资源包括GPU集群或TPU阵列。学习效率和泛化能力如何设计有效的预训练任务如掩码语言模型、自回归语言模型等以提高模型学习质量和泛化性能。
实践经验
BERT使用双向Transformer编码器结构并引入了掩码语言模型Masked Language Modeling, MLM和下一句预测Next Sentence Prediction, NSP任务进行预训练。GPT系列模型使用自回归Transformer解码器通过预测下一个词语的方式进行预训练。
2. 有监督微调Supervised Fine-tuning
算法
在预训练模型的基础上针对特定的下游任务如文本分类、问答、命名实体识别等在带标签的小规模任务数据集上进行有监督微调。
数据
微调阶段使用的数据集通常是有标注的任务特异性数据如GLUE、SuperGLUE、SQuAD等任务数据集。
难点
过拟合由于预训练模型参数量庞大如何在有限的标注数据上进行有效微调而不至于过拟合是一个挑战。微调策略如何选择合适的微调层、冻结部分层、调整学习率等因素以优化微调效果。
实践经验
微调时通常会对预训练模型的顶部层进行训练同时调整模型整体的学习率以充分利用预训练阶段学到的通用知识。
3. 奖励建模Reinforcement Learning
算法
在某些情况下模型的训练可以通过强化学习方式进行模型根据所采取的动作生成文本等得到环境反馈奖励或惩罚进而调整策略。
数据
不再依赖于明确的标签而是根据模型生成的文本内容与预期目标的匹配程度或其他相关指标给予奖励信号。
难点
设计合理的奖励函数确保奖励信号能够正确反映生成文本的质量和目标任务的要求。稳定性与收敛性强化学习过程可能较不稳定需要精细调整训练策略以保证收敛到最优解。
实践经验
OpenAI的GPT-3在一些生成任务上采用了基于奖励的微调RLHFReinforcement Learning with Human Feedback通过人类评估员对模型生成结果的打分来调整模型策略。
4. 强化学习Reinforcement Learning
算法
强化学习应用于语言模型时通常涉及到自动生成任务模型通过不断试错并根据外部环境的反馈例如人类用户的评价或内置评估指标调整自身行为。
数据
可能是与环境交互产生的序列数据或者是用户对模型生成结果的反馈数据。
难点
采样效率强化学习往往需要大量交互以学习最优策略而在自然语言生成场景下采样和反馈可能十分耗时和昂贵。环境模拟如果不能直接与真实世界交互可能需要构建模拟环境来优化模型。
实践经验
一些研究尝试将强化学习用于对话系统通过与模拟用户交互使模型学会更加流畅和有意义的对话策略。在实践中通常会结合有监督学习和强化学习以最大化模型性能。 总之构建大语言模型是一个循序渐进的过程从大规模预训练开始逐步通过有监督微调、奖励建模和强化学习等手段让模型适应更具体和复杂的任务需求。在这个过程中如何优化算法、合理利用数据、克服难点以及总结最佳实践都是推动模型性能持续提升的关键要素。 根据 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 在微软 Build 2023 大会上所公开的信息OpenAI 所使用的大规模语言模型构建流程主要包含四个阶段预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习。这四个阶段都需要不同规模数据集合、不同类型的算法产出不同类型的模型所需要的资源也有非常大的差别。 以下是每个阶段的详细描述 预训练 (Pre-training): 数据集: 预训练阶段通常使用大规模无标注文本数据集例如Wikipedia、Common Crawl、BookCorpus等。这些数据集包含了海量未标记的自然语言文本用于训练模型捕捉语言的基本规律和结构。算法: 常见的预训练算法包括自注意力机制为基础的Transformer架构下的BERTBidirectional Encoder Representations from Transformers、GPTGenerative Pre-training Transformer系列模型等。这些模型首先通过掩码语言模型MLM或自回归语言模型ARLM任务进行预训练使模型学习通用的语言表示。模型: 输出的是一个通用的语言模型如BERT、GPT-3等它们能生成或预测缺失的词汇形成对语言深层次理解的基础模型。资源: 预训练需要巨大的计算资源包括GPU集群和大量的存储空间训练时间也可能长达数周甚至数月。 有监督微调 (Supervised Fine-tuning): 数据集: 微调阶段使用的是带有标签的小规模或者特定领域的数据集如GLUE、SuperGLUE、SQuAD等基准测试任务的数据集涵盖文本分类、问答、语义相似度等多种任务类型。算法: 在预训练模型的基础上通过调整模型权重并对特定任务进行有监督训练例如添加额外的分类层然后针对具体任务目标优化模型参数。模型: 经过微调后的模型具有针对性能够解决具体的下游任务如情感分析模型、命名实体识别模型等。资源: 虽然相比预训练所需资源较少但仍需要一定量的GPU资源来进行快速有效的训练同时对于某些复杂任务可能需要较长的训练时间。 奖励建模 (Reward Modeling): 数据集: 这个阶段的数据集是由人类评估员给出的评价或奖励信号构成反映模型在某个任务上的表现好坏。算法: 奖励建模常用于强化学习框架中通过模仿学习或RLHFReinforcement Learning from Human Feedback等方法将来自人类反馈的奖励信号转化为模型更新的信号。模型: 通过这种方式微调的模型能够在遵循人类价值观的前提下提高决策质量和输出质量如ChatGPT中的安全性和有用性就通过奖励建模得以增强。资源: 同样需要GPU资源进行训练另外还需要人力投入收集和整理高质量的人类反馈数据。 强化学习 (Reinforcement Learning): 数据集: 强化学习环境可以是模拟环境产生的数据也可以是实际操作过程中的实时反馈数据模型通过与环境互动获得经验样本。算法: Q-learning、Policy Gradient、Actor-Critic等算法被用来训练模型如何在给定环境中采取最优行动以最大化累积奖励。模型: 强化学习训练出的模型可以直接应用于游戏、机器人导航、对话系统等场景模型具备动态适应环境变化的能力。资源: 强化学习训练过程中往往需要大量的尝试和探索因此需要大量计算资源尤其是对于复杂环境和高维动作空间的任务。此外构建模拟环境或获取真实世界的即时反馈也是一项重要资源投入。
