Fox-1：3T token训练出1.6B的高性能小模型 | AIOLI: 让AI训练更高效，新型数据混合算法击败所有传统方法

大模型领域的发展日新月异，每天都有许多有趣的论文值得深入品读。下面是本期觉得比较有意思的论文：

1、小而强大：Fox-1语言模型用3万亿token训练出1.6B的高性能

2、AIOLI: 让AI训练更高效，新型数据混合算法击败所有传统方法

1、Fox-1：3T token训练出1.6B的高性能小模型

最近，一个重磅级的小型语言模型Fox-1横空出世。虽然模型参数量只有1.67B，但它在多个基准测试中展现出了惊人的实力 - 在数学能力测试(GSM8k)上达到36.39%的准确率，在世界知识理解(MMLU)上也取得了43.05%的成绩，综合表现优于或持平同等规模的StableLM、Gemma等模型。

这个"小个子"为什么能有如此出色的表现？关键在于Fox-1采用了创新的三阶段课程学习方法，在3万亿个token的训练数据上进行渐进式学习。就像我们从小学到大学的学习过程一样，Fox-1也经历了从基础到进阶的训练过程，这让它能更高效地掌握语言知识。

在架构设计上，Fox-1也别出心裁。它采用了更深层的网络结构，扩展了词汇量，并使用了分组查询注意力(GQA)机制。这些创新不仅提升了模型性能，还保证了推理速度和计算效率。简单来说，它不仅"学得好"，还"跑得快"。

值得一提的是，Fox-1团队将模型完全开源，采用Apache 2.0许可证发布。这意味着无论是研究人员还是开发者，都可以自由地使用和改进这个模型。在当前大语言模型动辄上百亿参数的背景下，Fox-1的出现为"平民化"AI提供了一个极具价值的选择。

论文标题：Fox-1 Technical Report

论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.05281

2、AIOLI: 让AI训练更高效，新型数据混合算法击败所有传统方法

在大语言模型训练中，如何合理地混合不同类型的训练数据（如代码、科学文献、对话等）一直是一个关键问题。传统的数据混合方法表现不稳定，有时甚至不如最简单的均匀采样。最近，研究人员提出了一个突破性的解决方案——AIOLI算法，在6个数据集上全面超越了现有方法。

为什么传统方法效果不理想？研究团队通过建立统一优化框架发现，问题出在参数估计上。虽然现有方法的理论基础是合理的，但它们在实际应用中往往无法准确估计关键参数，导致性能表现不稳定。有趣的是，研究发现这些参数的偏差程度与方法的实际表现直接相关。

AIOLI算法的独特之处在于它能在训练过程中实时估计和调整混合参数。通过分析历史训练数据和动态混合比例，AIOLI可以更准确地预测不同数据组合的效果。在实验中，它平均提升了0.28个测试困惑度，最高提升达到0.439点，而且不需要额外的训练成本。

更令人兴奋的是，在计算资源受限的实际场景中，AIOLI表现更为出色。当使用短期训练结果来指导长期训练时，它能动态调整混合比例，在30个测试案例中的28个中都取得了显著提升，困惑度平均改善了1.202，这对于提高模型训练效率具有重要意义。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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