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TencentARC / LLaMA-Pro

[ACL 2024] Progressive LLaMA with Block Expansion.
https://tencentarc.github.io/LLaMA-Pro/
Apache License 2.0
482 stars 35 forks source link

增量预训练的疑惑？ #13

Closed zhuxiaobin closed 9 months ago

zhuxiaobin commented 9 months ago

通过llama pro拓展之后，进行二次的增量预训练，最少需要多少GB的领域数据？因为原来的学习新知识，需要混入80%-90%的通用知识，现在通过llama pro不需要混入通用知识，但是数据量如果还是要求很高的话，领域数据不一定有这么多？最少需要多少GB的领域数据呢？

hills-code commented 9 months ago

我没有统计我们的训练数据磁盘占用量，一般而言统计的是训练的tokens，我们训练了包括the-stack-dedup的python子集，以及proof-pile-2的大约80B tokens

zhuxiaobin commented 9 months ago

@hills-code 80B是最低要求么？对于一般的领域，很难收集到如此量级的数据

hills-code commented 9 months ago

就我们的经验看来，大多数持续预训练的文章都在这个量级以上，我们没有试过较小规模的训练，这是我们确定训练数据量的时候参考的几篇文章供您参考，LLEMMA: AN OPEN LANGUAGE MODEL FOR MATHEMATICS，LEMUR: HARMONIZING NATURAL LANGUAGE AND CODE FOR LANGUAGE AGENTS。他们预训练的数据量均在数十B token的这个量级

zhuxiaobin commented 9 months ago

感谢回复，可能是数学和代码的逻辑要求更高，所以才需要如此大的数据量来训练，我这边先尝试尽可能收集相关领域数据再进行尝试

lzq603 commented 6 months ago

请问如何做增量预训练？

hills-code commented 6 months ago

可以参考这段代码，写了一个对pretrain dataset的tokenizer（没有对instruct的token进行mask），其他代码和instruction tuning是一致的https://github.com/hills-code/open-instruct/blob/557483a8f091e22b5449dc49733d5ad84f7c4aa1/open_instruct/finetune.py#L342