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从0开始实现LLM:2、大模型技术报告总结(GPT/PaLM/GLM/LLaMA/Skywork...
从0开始实现LLM的大模型技术报告总结：GPT：数据集：利用大规模数据集，包括common Crawl、webTextBooksBooks2和Wikipedia，总计5TB数据。词汇量：达到50527。预训练token量：1TB。技术特点：引入了parse attention模块，提供丰富的语料基础。
首先，GPT-3在预训练时利用了大规模的数据集，包括Common Crawl、高质量的WebTextBooksBooks2和Wikipedia，总计5TB数据，词汇量达到50527，预训练的token量为1TB，并引入了parse attention模块。这一系列数据集为模型提供了丰富的语料基础。谷歌发布的PaLM和PaLM2则是大语言模型的典范。
...Ollama结合内网穿透实现公网访问本地大语言模型web交互界面_百度知...
本文介绍如何在Windows系统内快速部署Ollama开源大语言模型运行工具，并结合cpolar内网穿透软件，实现本地大语言模型web交互界面在公网环境的访问。首先，通过简单步骤在本地安装Ollama工具，可以运行主流开源大模型，如llama千文qwen、mistral等。在Windows终端中输入命令即可运行模型进行测试。
Ollama是一个集中式管理平台，用于简化本地开源大模型的下载、加载和管理过程。通过Ollama，用户可以像使用Docker一样快速调用模型，无需复杂的代码编写。Open WebUI访问：Open WebUI是一个Web界面适配器，允许用户通过浏览器访问Ollama接口。
REST API交互：用户还可以通过REST API与ollama进行交互，进一步扩展了ollama的使用场景和灵活性。通过以上步骤，您将能够成功安装ollama，并快速上手使用其进行本地大型语言模型的开发和管理。无论是新手还是经验丰富的开发者，ollama都提供了一个易于使用且功能强大的平台，助您开启本地LLM的使用之旅。
对于更直观的交互体验，Open WebUI应运而生。它将Ollama接口以网页形式呈现，使得访问更加便捷。通过docker安装后，只需在浏览器中输入http：//localhost：3000或对应IP：3000，即可访问Open WebUI。对于OpenAI模型的访问，Ollama同样提供了支持。
对于更直观的界面体验，Ollama与Open WebUI结合，后者作为Web界面适配器，允许用户通过简单的docker安装并通过浏览器访问。即使Ollama与Open WebUI不在同一台机器上，也有详细的安装指南可供参考。Open WebUI功能完善，为用户提供了直观的模型选择和使用界面。
命令行界面ollama的命令行工具提供丰富选项，如创建、拉取、删除模型，以及通过REST API进行交互。例如，创建新模型的命令如下：这些命令为开发者提供了灵活的管理和控制。总结ollama为本地大型语言模型开发提供了一个易于使用且功能强大的平台。
大语言模型训练数据常见的4种处理方法
1、低质量数据过滤方法可分为基于分类器和基于启发式的方法。基于分类器的方法目标是训练文本质量判断模型，利用该模型识别并过滤低质量数据。GPT-PALM以及GLam模型在训练数据构造时都使用了基于分类器的方法。基于启发式的方法则通过一组精心设计的规则来消除低质量文本。
2、- 对数据进行预处理，包括清洗（去除无关字符、特殊符号等）、分词、去除停用词等。 模型架构设计：- 设计模型的结构，如Transformer架构，它已经成为许多大型语言模型的基础。- 确定模型的参数，如层数、隐藏层大小、注意力头的数量等。
3、要充分高效训练多轮对话大模型，可以采取以下方法： 利用因果语言模型特性进行训练： 创新方法：通过拼接多轮对话数据，并行计算每个位置的损失值，并仅更新Assistant部分的权重。这种方法确保了每个位置的计算独立，同时充分利用了多轮对话数据，提高了训练效率。
4、在大规模语言模型训练中，Nvidia的megatron-lm框架被广泛应用，它主要涉及以下几项关键技术和策略：NN backward、gemm分块原理、模型并行、feedforward模块并行处理、self-atten模块并行处理、sequence parallelism、激活选择性重计算、pipeline并行。在megatron-lm中，数据并行与模型并行的结合被广泛应用。
5、快速迭代：基于反馈快速调整模型，保持流程的稳定性。技术引入：随着技术发展，引入新的强化学习技术或指令调整方法。总结：训练自家大型语言模型是一个复杂且不断发展的过程，涉及数据、算法、模型评估等多个方面。
