五步走，两个月炼成！王小川的大模型打造秘籍曝光 _模型

允中发自凹非寺量子位 | 公众号
王小川两个月交卷的大模型，是怎么炼成的？
现在，这个问题有了更为详细的解。
70亿参数、一经发布就开源可商用，百川智能的中英文大模型-7B，近期在圈内备受瞩目。
从公开的测试效果以及社区的使用反馈来看，-7B的表现非常优秀，据说清北也已经用上了。
其源代码也已在、等平台发布。
有趣的是，开源社区在围绕-7B进行实验和应用构建时，项目LLM-的作者郭必扬（）发现了-7B的一个特殊能力。
他在做信息抽取实验的时候，自己胡编乱造了一段“新闻”，然后故意将“微软”写成“巨硬”，“亚马逊”写成“亚牛逊”，“谷歌”改为“谷嘎”……
然后使用下面的的：
（3.5）的表现是这样婶儿的：
接下来就是鹅妹子嘤的时刻了：
特殊微调之后的 -7B把作者胡编乱造的公司名字，全都掰了回来！！！
看到这，直接给郭必扬（）惊喜（惊吓）住：
本来是乱编的新闻，这这这就说不清了啊！
-7B的能力我们是看到了，但它开源也并不意味着人人都可以轻易复刻一个大模型出来。
源代码只是算法的核心，也就是能够看到模型结构而已。
“一开源就能人手一份，进行各种换皮魔改，同人逼死官方”这事儿，在大模型这儿行不通。
要得到一款和效果相仿的大模型，算法、算力和数据缺一不可。
抛开算力不讲，从0到1构建一款大模型，都需要哪些步骤？
这不，-7B给出了一份“高分案例” 。
训练大模型五步走
官方透露，-7B的“炼化”过程可以归纳为五步。
第一步，构建优质的数据集
数据是大模型的三要素之一。
语言模型是一种用于计算“一段文本”出现可能性的统计模型，其本质是建模字、词之间的关联性。
这种字、词之间的关联性必须通过大量数据的分析和学习才能得到，因此数据对于大模型而言可以说是最重要的元素，预训练数据的质量、多样性、规模、代表性以及公平性和偏见等因素对模型性能有着决定性影响。
-7B模型在数据方面作了以下处理：
整体流程如下图所示：
此外，为了实现模型在多语言上的良好表现，得到高质量的数据集之后，-7B又采用了自动化的数据采样策略，最终确认了一个在下游任务上表现最好的中英文配比。
第二步，制定合理的分词策略
拥有了一个优质的数据集之后，需要思考的便是：
如何将数据集里面的语料充分利用起来？
目前大部分开源模型主要基于英文优化，因此对中文语料存在效率较低的问题，这也是一些国外的大模型在中文生成方面表现相比英文较差的原因。
-7B采用了中的Byte-Pair (BPE)作为分词算法，并且进行了以下的优化：

文章插图
对比不同分词器对语料的压缩率，可见其分词器明显优于LLaMA、等开源模型，在压缩率相当的情况下，训练和推理效率更高。
第三步，打造良好的模型结构
提到大模型，“大力出奇迹”是我们经常挂在嘴边的一句话，“力大砖飞”隐藏的含义是大模型并未在技术路线上取得革命性的突破，其底层技术基础依旧是。
换言之，当下的绝大部分大语言模型依旧是模型，只不过模型全部由的层构成，具体分为以下几个部分：
1、，即位置编码。
在中所有token都被同样的对待，没有前后顺序之分，因此需要加入一个用于表征词之间的位置关系。
目前的位置编码有绝对位置编码和相对位置编码两种形式：