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文章：

標(biāo)題：GLM團(tuán)隊(duì)在「NLG專(zhuān)委會(huì)真知論壇」分享了大型語(yǔ)言模型訓(xùn)練心得與ChatGLM模型開(kāi)發(fā)過(guò)程

正文：

GLM團(tuán)隊(duì)近日在「NLG專(zhuān)委會(huì)真知論壇（GenTalk第7期）」中分享了他們?cè)诖笮驼Z(yǔ)言模型訓(xùn)練和ChatGLM模型開(kāi)發(fā)過(guò)程中的研究成果和心得。

他們首先指出，自然語(yǔ)言處理面臨的最大挑戰(zhàn)是理解符號(hào)背后的語(yǔ)意。盡管大型語(yǔ)言模型的規(guī)模和訓(xùn)練數(shù)據(jù)不斷擴(kuò)大，但高昂的訓(xùn)練成本仍然是一個(gè)難題。此外，大型語(yǔ)言模型的生成能力已經(jīng)影響到人類(lèi)的準(zhǔn)確性判斷，這也引起了專(zhuān)家們的關(guān)注。

GLM團(tuán)隊(duì)在這方面有顯著的成果，他們成功訓(xùn)練出了一個(gè)30B參數(shù)的千億模型GLM-130B，該模型在各種任務(wù)上都表現(xiàn)優(yōu)異。這一成就得益于他們使用的雙向注意力機(jī)制，這種技術(shù)在處理Lambda任務(wù)時(shí)甚至超過(guò)了Palm模型的成績(jī)。

與此同時(shí)，GLM團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的ChatGLM模型在開(kāi)源后受到了全球69個(gè)國(guó)家和1000機(jī)構(gòu)的需求。這款模型在許多任務(wù)上都顯示出強(qiáng)大的性能，如撰寫(xiě)提綱、寫(xiě)郵件、介紹自己的優(yōu)缺點(diǎn)、寫(xiě)劇本梗概、寫(xiě)代碼等。在中文知識(shí)評(píng)測(cè)和UCB的LLM Arena中，ChatGLM也有著不錯(cuò)的表現(xiàn)。

然而，訓(xùn)練大型模型的過(guò)程并非易事，需要消耗大量的計(jì)算資源，且GPU顯存增長(zhǎng)緩慢也成為制約。為此，GLM團(tuán)隊(duì)采用了多種技術(shù)來(lái)提高訓(xùn)練效率，包括混合精度訓(xùn)練、動(dòng)態(tài)縮放技術(shù)、FP32更新、選擇性重計(jì)算技術(shù)以及All reduce數(shù)據(jù)并行策略等。

此外，他們還開(kāi)發(fā)了一套適合預(yù)訓(xùn)練垂直領(lǐng)域模型的策略，建議首先收集高質(zhì)量的領(lǐng)域語(yǔ)料進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后加入更高領(lǐng)域相關(guān)的微調(diào)數(shù)據(jù)，以達(dá)到更好的表現(xiàn)。這一策略有望在不久的將來(lái)推動(dòng)語(yǔ)言模型的發(fā)展。

在這次分享會(huì)上，GLM團(tuán)隊(duì)的這些研究成果和心得無(wú)疑為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的專(zhuān)家們帶來(lái)了深入的洞見(jiàn)，并將進(jìn)一步推動(dòng)語(yǔ)言模型的發(fā)展。

帶時(shí)間軸的要點(diǎn)總結(jié)：

太長(zhǎng)不看版：

[1-3] 自然語(yǔ)言處理和大型語(yǔ)言模型的挑戰(zhàn)

[4-7] GLM團(tuán)隊(duì)的卓越成果：GLM-130B模型

[8-9] ChatGLM模型的需求與選擇適合任務(wù)的模型架構(gòu)

[10-13] 使用不同級(jí)別的Mask和改進(jìn)Transformer的訓(xùn)練方法

[14-21] 面臨的挑戰(zhàn)：計(jì)算資源限制和并行計(jì)算的優(yōu)化策略

[22-25] 解決顯卡問(wèn)題的并行策略與實(shí)現(xiàn)

[26-27] 大模型訓(xùn)練的優(yōu)化方法和量化策略

[28-30] 提升自然語(yǔ)言生成模型性能的方法

[31-32] ChatGLM模型的應(yīng)用和表現(xiàn)

[33-36] 面臨的挑戰(zhàn)：Scaling規(guī)模的增加和硬件配置需求

[37-40] 處理超長(zhǎng)文本和預(yù)訓(xùn)練垂直領(lǐng)域模型的建議

分點(diǎn)摘要：

1. [00:02:10.800] 自然語(yǔ)言處理面臨的挑戰(zhàn)是理解符號(hào)背后的語(yǔ)意。

2. [00:03:48.800] 大型語(yǔ)言模型的規(guī)模和訓(xùn)練數(shù)據(jù)不斷擴(kuò)大，但訓(xùn)練成本高昂。

3. [00:06:20.600] 大型語(yǔ)言模型的生成能力已經(jīng)影響到人類(lèi)的準(zhǔn)確性判斷。

4. [00:09:14.400] OpenAI 推出了一系列 GPT 類(lèi)模型，極大地推動(dòng)了語(yǔ)言模型的進(jìn)展。

5. [00:12:52.800] GLM團(tuán)隊(duì)成功訓(xùn)練出30B的千億模型。

6. [00:14:19.000] GLM團(tuán)隊(duì)自研的GLM130B在各種任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異。

7. [00:15:11.800] GLM團(tuán)隊(duì)使用雙向注意力機(jī)制，在Lambada任務(wù)上超過(guò)Palm模型的成績(jī)。

8. [00:16:09.000] ChatGLM模型在開(kāi)源后受到全球69個(gè)國(guó)家1000機(jī)構(gòu)的需求。

9. [00:18:07.000] 不同任務(wù)需要選擇適合預(yù)訓(xùn)練和任務(wù)的模型架構(gòu)。

10. [00:19:35.000] 使用不同級(jí)別的Mask可以讓模型適應(yīng)不同的任務(wù)，如單詞級(jí)別的Mask和文檔級(jí)別的Mask。

11. [00:21:25.700] Google使用UR2的訓(xùn)練指標(biāo)去訓(xùn)練U-PaLM模型，性能大幅提升。

12. [00:23:36.400] DeepMap通過(guò)調(diào)整殘差以及更改初始化方式，成功穩(wěn)定訓(xùn)練了一個(gè)千層的Post-LN機(jī)制的Transformer。

13. [00:24:53.200] Transformer采用位置編碼表示token之間的順序，相對(duì)位置編碼比較流行，其中alibi和rope是常用的position embedding方式。

14. [00:28:00.500] 大模型訓(xùn)練需要消耗大量的計(jì)算資源，成本很高，同時(shí)GPU顯存增長(zhǎng)緩慢也成為制約。

15. [00:29:47.200] 并行計(jì)算是訓(xùn)練大模型面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)，混合精度訓(xùn)練是提升性能的方法之一。

16. [00:32:23.200] 動(dòng)態(tài)縮放技術(shù)和FP32更新可以解決混合精度訓(xùn)練中的下溢問(wèn)題，提高訓(xùn)練的穩(wěn)定性和收斂效果。

17. [00:34:45.700] 混合精度訓(xùn)練中的選擇性重計(jì)算技術(shù)可以在減少重復(fù)計(jì)算量的同時(shí)，緩解GPU內(nèi)存不足的問(wèn)題。

18. [00:35:04.000] 目前Transformer架構(gòu)使用選擇性重計(jì)算技術(shù)，可以在合理的內(nèi)存范圍內(nèi)降低重計(jì)算損耗。

19. [00:35:09.800] 選擇性重計(jì)算技術(shù)可以降低重復(fù)計(jì)算量，提高訓(xùn)練效果。

20. [00:36:18.300] All reduce是流行的數(shù)據(jù)并行策略，通過(guò)一次操作實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。

21. [00:38:08.500] Zero優(yōu)化器可以消除數(shù)據(jù)并行中的冗余，結(jié)合Pipeline使用更常用的可能是Zero Stage 1和Zero Stage 2。

22. [00:40:12.600] 數(shù)據(jù)并行模式無(wú)法解決放不下一張顯卡的問(wèn)題，需要使用流水線并行的策略。

23. [00:43:24.000] 1F1B執(zhí)行一個(gè)輸入的Forward和Backward后，保持穩(wěn)定態(tài)以降低內(nèi)存占用。

24. [00:45:19.200] 使用zero stage 1、模型并行、張量并行、流水線并行和zero stage 3并行策略可以高效訓(xùn)練。

25. [00:46:28.500] 多種并行技術(shù)可優(yōu)化大模型訓(xùn)練，3D并行策略可逐步提高硬件利用率，采用32位中間計(jì)算器避免溢出問(wèn)題。

26. [00:49:45.500] 減少量化損失可采用模型選擇和超參數(shù)調(diào)整方法，采用int4規(guī)模處理千億規(guī)模模型，GLM模型的注意力矩陣權(quán)重分布有利于量化效果。

27. [00:52:19.100] 在自然語(yǔ)言生成模型中，prompt的設(shè)置和Chat類(lèi)模型的使用對(duì)輸出結(jié)果影響較大。

28. [00:53:45.800] 互聯(lián)網(wǎng)語(yǔ)料的基座模型輸出與人的語(yǔ)言偏好可能不一致，消除噪聲和調(diào)整模型輸出至高質(zhì)量數(shù)據(jù)可使用RLHF等優(yōu)化方法。

29. [00:55:32.400] 強(qiáng)化學(xué)習(xí)和reward model概念可用于微調(diào)語(yǔ)言模型以提升性能，評(píng)價(jià)指標(biāo)需采用科學(xué)的方法。

30. [00:57:44.400] ChatGLM模型可用于多種任務(wù)，如撰寫(xiě)提綱、寫(xiě)郵件、介紹自己的優(yōu)缺點(diǎn)、寫(xiě)劇本梗概、寫(xiě)代碼等。

31. [00:57:48.100] ChatGLM模型可應(yīng)用于多種場(chǎng)景，如撰寫(xiě)提綱、寫(xiě)郵件等。

32. [00:58:27.200] ChatGLM在中文知識(shí)評(píng)測(cè)和UCB的LLM Arena中表現(xiàn)不錯(cuò)。

33. [01:02:39.700] 隨著Scaling規(guī)模的增加，需要探索高效學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的方法，如引入MOE架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練等。

34. [01:09:23.700] 計(jì)算token數(shù)量存在問(wèn)題，不是百分百的學(xué)習(xí)效率。

35. [01:09:32.800] 預(yù)訓(xùn)練和SFT的方式基本相同，但RL可提升模型性能。

36. [01:10:06.300] 訓(xùn)練大模型需要高效的硬件配置，如130B模型在80g GPU上需要8臺(tái)。

37. [01:14:37.840] 處理文本長(zhǎng)度超過(guò)模型上限的方法：

38. 可使用相對(duì)位置編碼、parallel context window或nbce方法來(lái)解決。相對(duì)位置編碼可以處理無(wú)限長(zhǎng)的文本建模，parallel context window可以用于多個(gè)文檔的輸入和相對(duì)位置關(guān)系，nbce方法可以用于處理長(zhǎng)文本的建模。

39. [01:15:54.140] 預(yù)訓(xùn)練垂直領(lǐng)域模型的建議：

40. 需要先收集高質(zhì)量的領(lǐng)域語(yǔ)料進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，再加入更高領(lǐng)域相關(guān)的微調(diào)數(shù)據(jù)，以達(dá)到更好的表現(xiàn)。如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不能滿(mǎn)足需求，建議先構(gòu)建知識(shí)庫(kù)，直接使用而不需要微調(diào)模型。