深度學習模型訓練的核心目標是降低模型預測與實際值之間的差異，這個差異由損失函式衡量。訓練損失反映模型在訓練集上的表現，而驗證損失則評估模型對未見資料的泛化能力，藉此判斷模型是否過擬合或欠擬合。大語言模型的訓練仰賴大量的文字資料和運算資源，其訓練函式旨在預測下一個詞彙或字元，並透過最佳化學習語言結構和語法。不同的文字生成策略，如貪婪搜尋、抽樣和束搜尋，能控制生成文字的風格和內容。儲存和載入模型權重對於後續應用至關重要，而利用預訓練權重能有效提升訓練效率。
訓練與驗證損失
在深度學習模型的訓練過程中，損失函式（Loss Function）扮演著至關重要的角色。它衡量了模型預測值與實際值之間的差異，指導模型朝著最小化這個差異的方向進行最佳化。訓練損失（Training Loss）和驗證損失（Validation Loss）是兩個重要的指標，分別反映了模型在訓練集和驗證集上的效能。
訓練損失
訓練損失是指模型在訓練集上的預測誤差。它直接影響了模型的最佳化過程，因為模型的引數更新是根據減少訓練損失的目標。理想情況下，隨著訓練的進行，訓練損失應該會不斷減少，表明模型對訓練資料的擬合程度越來越好。
驗證損失
驗證損失則是指模型在驗證集上的預測誤差。驗證集是一部分不參與訓練過程的資料，用於評估模型的泛化能力。驗證損失可以幫助我們判斷模型是否過度擬合（Overfitting）或不足擬合（Underfitting）。如果驗證損失相對穩定或逐漸增加，而訓練損失仍繼續下降，可能表明模型正在過度擬合訓練資料。
大語言模型訓練
大語言模型（LLM）的訓練是一個複雜的過程，涉及大量的文字資料和計算資源。LLM的訓練目的是讓模型學習到語言的內在結構和模式，以便能夠生成類別似人類書寫風格的文字。
訓練函式
在LLM的訓練中，訓練函式（Training Function）扮演著核心角色。這個函式定義瞭如何根據輸入文字序列預測下一個單詞或字元。透過最佳化這個函式，模型能夠學習到語言中的長距離依賴關係和語法結構。
文字生成策略
文字生成是LLM的一個重要應用。透過不同的生成策略，可以控制生成文字的風格、長度和內容。常見的策略包括但不限於：
- 貪婪搜尋（Greedy Search）：在每一步選擇機率最高的單詞。
- 抽樣：根據機率分佈隨機選擇單詞。
- 束搜尋（Beam Search）：維護一個有限大小的“束”，包含當前最佳的候選序列，並在每一步更新這個束。
權重儲存與載入
在模型訓練完成後，儲存模型權重是一個重要步驟，以便於日後使用或繼續訓練。權重儲存涉及將模型的引數儲存到檔案中，而載入則是將這些引數重新讀入模型中繼續使用。
預訓練權重
使用預訓練權重可以大大加速模型的訓練過程。OpenAI等組織提供了預訓練好的LLM，可以用於各種下游任務。透過微調這些預訓練模型，可以快速適應新的任務和資料集，從而提高效率和效能。
微調預訓練模型
微調預訓練模型涉及調整預訓練好的權重以適應新的任務。這個過程通常需要較少的資料和計算資源，因為模型已經學習到了很多通用的語言知識。透過在特定任務上微調預訓練模型，可以獲得比從頭開始訓練更好的效能。
減少訓練資料記憶
為了避免模型過度記憶訓練資料中的特定資訊，需要實施策略來減少這種現象。這包括但不限於：
- 資料增強：增加訓練資料的多樣性。
- 正則化技術：如Dropout、L1/L2正則化等，來限制模型複雜度。
- 早停機制：當模型在驗證集上的效能開始惡化時，就停止訓練。
透過這些策略，可以提高模型的泛化能力，避免過度擬合，並最終生成出更為多樣化和真實的人類式文字。
儲存和載入大語言模型（LLM）權重
為了方便未來繼續訓練或使用大語言模型（LLM），我們需要實作儲存和載入模型權重的功能。這樣可以讓我們在需要時載入預先訓練好的模型，繼續訓練或直接使用。
載入預訓練權重
首先，我們需要載入OpenAI的預訓練權重到我們的LLM模型中。這個步驟可以讓我們利用已經訓練好的模型作為起點，節省大量的訓練時間和資源。
# 載入預訓練權重
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 載入預訓練模型和tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("openai/your_model_name")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/your_model_name")
儲存和載入模型權重
實作儲存和載入模型權重的功能，可以使用以下方法：
# 儲存模型權重
def save_model_weights(model, path):
model.save_pretrained(path)
# 載入模型權重
def load_model_weights(model, path):
model.load_state_dict(torch.load(path, map_location=torch.device('cuda')))
資料準備和模型評估
在開始訓練之前，我們需要準備好資料。這包括載入文字資料、計算字元和token的數量、並將資料分割成訓練集和驗證集。
# 載入文字資料
file_path = "the-verdict.txt"
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file:
text_data = file.read()
# 計算字元和token的數量
total_characters = len(text_data)
total_tokens = len(tokenizer.encode(text_data))
print("Characters:", total_characters)
print("Tokens:", total_tokens)
訓練過程視覺化
為了更好地理解訓練過程，我們可以使用圖表來視覺化資料分割和批次處理的過程。
flowchart TD
A[載入資料] --> B[分割資料]
B --> C[建立批次]
C --> D[開始訓練]
圖表翻譯：
上述流程圖展示了從載入資料到開始訓練的過程。首先，我們載入需要的文字資料。然後，我們將資料分割成訓練集和驗證集。接下來，我們建立批次以便於模型訓練。最後，我們開始訓練模型。
大語言模型的成本
為了更好地理解我們專案的規模，讓我們考慮一下訓練一個7億引數的Llama 2模型所需的資源。這個模型需要184,320個GPU小時，在昂貴的A100 GPU上執行，處理2萬億個token。在當時，執行一個8 × A100雲伺服器在AWS上的成本約為每小時30美元。粗略估計，這樣一個LLM的總訓練成本約為69萬美元（計算為184,320小時除以玄貓，然後乘以30美元）。
內容解密：
上述程式碼和流程展示瞭如何載入預訓練權重、儲存和載入模型權重、準備資料以及視覺化訓練過程。同時，也簡要介紹了大語言模型的訓練成本，以便更好地理解專案的規模和複雜性。
前言：預訓練的重要性
在深度學習中，預訓練（Pretraining）是一種常見的技術，用於在大量未標記的資料上預先訓練模型，以便在下游任務中獲得更好的效能。在這個章節中，我們將探討如何使用預訓練來提高大語言模型（LLM）的效能。
預訓練的概念
預訓練的基本思想是使用大量未標記的資料來訓練模型，使其學習到通用的特徵和模式。這些特徵和模式可以在下游任務中被重用，以便提高模型的效能。預訓練可以幫助模型學習到語言的基本結構和語法規則，從而提高其生成文字的能力。
實作預訓練
要實作預訓練，我們需要將資料分割成訓練集和驗證集。訓練集用於訓練模型，驗證集用於評估模型的效能。在這個例子中，我們使用90%的資料作為訓練集，剩下的10%作為驗證集。
train_ratio = 0.9
split_idx = int(train_ratio * len(text_data))
train_data = text_data[:split_idx]
val_data = text_data[split_idx:]
資料結構
資料結構是預訓練中非常重要的一部分。在這個例子中，我們使用了一種簡單的資料結構，即將文字資料分割成固定大小的塊。每個塊代表一個單位的文字資料，可以用於訓練模型。
[[ 818, 262, 13360, 286, 5874, 33543 ],
[ 11, 810, 2695, 13580, 82, 17700 ],
[ 11, 612, 7160, 257, 46944, 25451 ],
[ 1900, 355, 8474, 13829, 4696, 13 ],
...
驗證集
驗證集是用於評估模型效能的資料集。在這個例子中，我們使用了一小部分的資料來構建驗證集。
val_data = text_data[split_idx:]
資料預處理：文字資料集的建立
在進行模型訓練之前，需要先建立一個高品質的文字資料集。這個資料集將被用於訓練模型，以便它能夠學習到文字資料的模式和結構。
文字資料集的建立
首先，需要對原始文字資料進行分詞（Tokenization）。分詞是指將文字拆分成個別的詞彙或符號的過程。這個步驟對於模型的效能有著重要的影響，因為它直接影響了模型對文字的理解程度。
範例：分詞過程
假設我們有一段文字「This is an example sentence.」，經過分詞後可能變成「[This, is, an, example, sentence]」。
資料集的組織
在分詞完成後，需要將資料集組織成模型可以接受的格式。這通常涉及將每個樣本轉換成一個數值向量，以便模型可以進行處理。
範例：數值向量轉換
假設我們有一個分詞後的樣本「[818, 262, 13360, 286, 5874, 33543]」，這代表了文字中每個詞彙對應的數值編碼。
資料批次化
為了提高模型訓練的效率，通常會將資料集分成批次（Batch）。這樣可以讓模型一次性處理多個樣本，從而加速訓練過程。
範例：批次化
假設我們有一個資料集，包含多個樣本，每個樣本都已經被轉換成數值向量。組織這些樣本成批次（例如批次大小為2），可以讓模型一次性處理兩個樣本。
flowchart TD
A[原始文字] --> B[分詞]
B --> C[數值向量轉換]
C --> D[批次化]
D --> E[模型訓練]
圖表翻譯：
上述流程圖展示了從原始文字到模型訓練的整個過程。首先，原始文字經過分詞處理，然後被轉換成數值向量，以便模型可以進行處理。接下來，數值向量被組織成批次，以提高模型訓練的效率。最後，批次化的資料被用於模型訓練，使得模型能夠學習到文字資料的模式和結構。
從技術架構視角來看，訓練大語言模型（LLM）的核心挑戰在於平衡模型規模、訓練效率和資源消耗。本文深入剖析了訓練與驗證損失、訓練函式、文字生成策略、權重儲存與載入、預訓練權重使用、以及資料預處理等關鍵環節。分析模型訓練成本及Llama 2的案例，更凸顯了有效運用預訓練權重和微調策略的重要性，這不僅能大幅降低訓練成本，更能提升模型效能。然而，如何有效減少模型對訓練資料的記憶，避免過擬合，仍是LLM發展的瓶頸。玄貓認為，隨著硬體效能提升和更精妙的訓練策略出現，未來LLM的訓練效率將持續提升，同時降低訓練成本，為更多元的應用場景開啟可能性。
