预训练定义以及数据来源

分类：人工智能
标签：预训练、大模型、自监督学习、数据处理、Next Token Prediction
日期：2023-10-10

核心观点总结

大模型的预训练旨在通过在大规模数据集上进行自监督学习，捕捉通用特征和模式，从而提升模型的适应性和泛化能力。预训练依赖于高质量、多领域的数据，使用Next Token Prediction（NTP）作为主要训练目标，帮助模型掌握语言和其他复杂技能。

重点内容解析

1. 预训练的定义与目标

• 目标：
  • 通过在大规模数据集上学习，捕捉通用特征和模式。
  • 减少对标注数据的依赖，加速适应新任务。
• 训练方法：
  • 自监督学习（区别于无监督学习）。
  • 使用 Next Token Prediction (NTP) 作为训练目标，其公式为：$$L=-\sum _{n=1}^N\log p(x_n|x_1,x_2,...,x_{n-1};\theta )$$
  • 模型根据上下文预测下一个最可能的单词，并通过对数似然损失优化。

💡 启发点：NTP方法不仅适用于语言，还能扩展到代码、数学等领域的预测任务。

2. 预训练数据的来源与规模

• 数据量级：
  • 初始预训练：约 10T tokens。
  • 进一步微调：至少 100B tokens。
• 数据来源：
  • Common Crawl：开放网页数据平台。
  • GitHub：代码相关数据。
  • 电子书与教育资料：涵盖多领域知识。
  • 内部数据：企业自有业务数据。
• 多语种支持：
  • 通用模型需覆盖中英文，小语种根据需求选择性收集。

📈 趋势预测：未来，高质量多模态数据（如图像、视频与文本结合）将成为预训练的重要方向。

3. 数据处理的挑战

• 问题：
  • 高质量数据（如论文、书籍）通常以PDF格式存在，解析复杂。
• 解决方案：
  ✅ 使用专业PDF解析服务，避免依赖低效的Python库。
  ✅ 训练OCR模型，前提是有足够高质量的PDF-文本对齐数据。
  ⚠ 注意：直接用大模型（如GPT-4）解析PDF可能成本过高。

💡 启发点：高效的数据处理工具是预训练成功的关键。

常见错误与注意事项

⚠ 警告：

• 数据质量直接影响模型性能，低质量或偏向单一领域的数据可能导致模型在实际应用中表现不佳。
• 多语种处理需确保语料分布均衡，否则可能影响小语种任务的表现。

[思考] 延伸问题

1. 如何优化多模态数据（如图像与文本）的联合预训练方法？
2. 在多语种模型中，如何权衡不同语种的数据比例以提升性能？
3. 对于特定领域的垂直应用，是否需要重新设计预训练目标？

来源：本文内容基于大模型预训练技术文档整理与总结。

行动清单

1. ✅ 调研现有的开源数据集（如FineWeb、Pile、RedPajama），并尝试整合到自己的项目中。
2. ✅ 学习如何使用专业PDF解析服务或OCR技术提升数据处理效率。
3. ❗ 探索多模态预训练方法，关注图像、文本、音频等多种形式的数据整合。

后续追踪

• 跟踪最新发布的大规模开源模型及其预训练技术进展。
• 深入研究自监督学习在非语言任务（如代码生成、逻辑推理）中的应用潜力。

数据资源概览

以下是一些常用的开源数据集及其获取地址：

💡 启发点：这些数据集涵盖了多语言、多领域的语料，适合用于构建通用型预训练模型。

数据采样与分布策略

在继续预训练中，通用数据的采样策略对模型性能影响显著。以下是一个具体分配案例：

数据分布比例

• 总Tokens量：100B
• 语言分布：中文 : 英文 : 代码 = 20% : 70% : 10%

中文语料采样

英文语料采样

Code语料采样

| 数据集名称 | Tokens数量 (单位：B) | 备注 |
|---------------------|---------------------------|
| code | 4.9042 | |
| github70v1 | 1.2168 | |

原始内容来源：Skywork/SkyPile-150B、Wikipedia中文20230720、C4 等。