开源力量：复现LLaMA、ChatGLM的完整训练流程

最新推荐文章于 2025-04-17 02:01:53 发布

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分类专栏：人工智能前沿与实践文章标签： llama 大模型机器学习人工智能 ai

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开源力量：复现LLaMA、ChatGLM的完整训练流程

在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型的出现大大提升了模型的语言理解和生成能力。而LLaMA（Large Language Model Meta AI）和ChatGLM（Chat Generative Language Model）是两个非常有影响力的开源大型语言模型。本文将通过详细的步骤，指导你如何从数据准备、模型训练到训练脚本调试，复现LLaMA和ChatGLM的完整训练流程。让我们深入了解从零开始训练大模型的全过程，并对比这两者的训练流程。

一、数据准备

1.1 数据集的选择

训练一个大型语言模型最重要的步骤之一是数据准备。大模型通常需要大量多样化的数据来训练，因此，选择合适的数据集至关重要。

LLaMA数据集：LLaMA的训练数据来自多个公开的文本来源，涵盖了多种语言和不同领域的知识。Meta研究团队使用了高质量的文本数据集，例如Common Crawl、BooksCorpus等。
ChatGLM数据集：ChatGLM的训练数据主要包括中文的开源语料库，包含各种领域的对话数据，如中文维基百科、新闻数据、书籍、以及社交媒体数据。ChatGLM的一个特点是针对中文对话任务的优化。

通常来说，选择的数据集越丰富，模型能够学习到的语言模式和语境就越广泛，训练效果也会更好。

数据准备步骤：

收集数据：从公共文本数据集（如Common Crawl、Wikipedia等）中获取数据。
数据清洗：去除噪音、HTML标签等，确保数据的纯净性。
分词与编码：将文本数据进行分词处理，并转化为模型可以接受的输入格式。

import os
import re
from datasets import load_dataset

# 加载数据集（以Common Crawl为例）
dataset = load_dataset('common_crawl', 'en')

# 数据清洗：去除特殊字符与无用信息
def clean_text(text):
    text = re.sub(r'http\S+', '', text)  # 去除URL
    text = re.sub(r'[^A-Za-z0-9\s]+', '', text)  # 去除特殊字符
    return text

# 清洗数据
dataset['train'] = dataset['train'].map(lambda x: {'text': clean_text(x['text'])})

# 分词处理（这里使用Hugging Face的Tokenizer）
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 编码文本
def encode_text(examples):
    return tokenizer(examples['text'], padding="max_length", truncation=True)

dataset = dataset.map(encode_text, batched=True)

1.2 数据预处理和切分

一般来说，训练数据集会被切分为训练集、验证集和测试集。验证集用于在训练过程中进行超参数调优，而测试集则用于评估最终模型的性能。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 数据集切分
train_data, valid_data = train_test_split(dataset['train'], test_size=0.1)

# 存储切分后的数据集
train_data.to_csv('train_da