Writing an LLM from scratch, part 22 – training our LLM
7 months ago
- #LLM Training
- #GPT-2
- #Machine Learning
- 文章总结了作者对Sebastian Raschka著作第5章的笔记，重点在于从零开始训练大型语言模型(LLM)。
- 亮点包括理解交叉熵损失和困惑度指标，以及见证模型训练后生成文本的兴奋时刻。
- 作者使用小型数据集（伊迪丝·华顿的《判决》）进行训练，观察到输出结果出人意料地连贯。
- 加载OpenAI提供的预训练GPT-2权重后，模型输出连贯性显著提升。
- 文中探讨了复现书中示例时面临的随机性和种子设置挑战。
- 介绍了AdamW等优化器在训练中的作用，但作者表示后续会深入探讨其原理。
- 一个显著发现是MacBook Air与RTX 3090显卡在训练速度上的巨大差异。
- 作者对124M参数模型在个人设备或租赁硬件上的训练成本表示好奇。
- 讨论了防止模型输出'记忆/复读'的技术，如温度调节和top-k采样。
- 详细说明了将OpenAI的GPT-2权重集成到自定义模型的过程及最佳实践。
- 文章最后表达了对下一章"使用训练好的模型进行文本分类"内容的期待。