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大模型（LLMs）增量预训练篇 PDF 下载
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 主要内容：
1. 为什么要增量预训练？
有一种观点，预训练学知识，指令微调学格式，强化学习对齐人类偏好，LIMA等论文算是这一观点的证据。
所以要想大模型有领域知识，得增量预训练。（靠指令微调记知识不靠谱，不是几十w条数据能做到的。）
2. 进行 增量预训练 需要做哪些准备工作？
1. 模型底座选型
主流是LLaMA，因为scaling法则，可能LLaMA做了充分预训练。（当然有版权问题）
这里备选BLOOM，感觉基座比LLaMA差，但是也有7B版本。
Falcon、CPM-bee、Aquila、Baichuan待实验，license友好，但生态和效果都是问题。其实，因为结构上都类
似LLaMA，未来估计会出现整合这些模型的项目。
（Falcon公布的训练语料中没有中文）
这里没列ChatGLM和ChatGLM2，因为有种说法在SFT模型上增量预训练效果比较差。（未证实）
这里最经典的开源预训练数据还是wudao的200G和thepile这两个数据集（怀念一下Open-Llama）
加起来有1T的文本量，足够前期玩耍了。
其实，刚开始实践的时候，不需要太多样本，先收集GB量级的领域文本跑通流程即可。
当然这里数据治理可能是chatgpt魔法的最关键的部分，最基础的是把网页爬取数据中的广告清理掉。
Falcon论文里介绍了数据清洗的手段，对于我们很有参考意义。
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