从零开始训练一个ChatGPT大模型（低资源，1B3）

macrogpt-prertrain

大模型全量预训练(1b3), 多卡deepspeed/单卡adafactor

源码地址： github /yongzhuo/MacroGPT-Pretrain.git

踩坑 1. 数据类型fp16不太行, 很容易就Nan了, 最好是fp32, tf32, 2. 单卡如果显存不够, 可以用优化器'adafactor', 3. 如果数据量很大, 加载时间特别长(默认设置稍微大一点数据就得加载好几个小时), 可以分批次训练, 环境配置 transformers>=4.31.0 torch>=1.10.1 rouge==1.0.1 nltk==3.6.6 peft>=0.2.0 numpy tqdm 预训练 地址: macro_gpt/ft_gpt 配置: macro_gpt/ft_gpt/config.llama_1b3_float32.json 单卡第一次训练: python train.pt.py 单卡继续训练: python train.pt.add.py 多卡训练: deepspeed --num_gpus=2 train.pt.speed.py --deepspeed ds.json 预训练日志(TigerBot-en)

图为tigerbot-en-00001-of-00097.json的预训练日志, loss收敛到3左右

图为baidu百科数据集(第一个60w,此外还有10%领域专业数据)的预训练日志, loss收敛到3左右

预测日志

一问一答还行, 1b3的大模型上下文能力确实比较弱

数据集-中文 github /Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM github /TigerResearch/TigerBot 参考/感谢 github /tatsu-lab/stanford_alpaca github /huggingface/pefttrl 免责申明

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