29、从头开始训练大型语言模型：从理论到实践

从头开始训练大型语言模型：从理论到实践

在自然语言处理领域，训练大型语言模型是一项极具挑战性但又充满潜力的任务。本文将详细介绍如何从头开始训练一个大型语言模型，包括训练循环的定义、模型优化、分布式训练以及模型评估等关键步骤。

1. 定义训练循环

训练自己的语言模型时，GPU 的内存限制是一个明显的问题。为了克服这个问题，我们将实现数据并行，利用多个 GPU 进行训练。 Accelerate 库可以帮助我们轻松实现分布式训练，并使代码具有可扩展性。

1.1 使用 Accelerate 对 PyTorch 训练循环进行修改

以下是使用 Accelerate 对原生 PyTorch 训练循环进行的修改：

import torch
import torch.nn.functional as F
from datasets import load_dataset
from accelerate import Accelerator

# 移除 device = 'cpu'
accelerator = Accelerator()

# 移除 model.to(device)
model = torch.nn.Transformer()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
dataset = load_dataset('my_dataset')
data = torch.utils.data.DataLoader(dataset, shuf