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大语言模型训练数据常见的4种处理方法

本文分享自华为云社区《浅谈如何处理大语言模型训练数据之一常见的数据处理方法》,作者: 码上开花_Lancer。 大语言模型训练需要数万亿的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。虽然,截止到2023 年9 月为止,还没有非常好的大模型的理论分析和解释,也缺乏对语言模型训练数据的严格说明和定义。但是,大多数研究人员都普遍认为训练数据是影响大语言模型效果以及样本泛化能力的关键因素之一。从此前的研究来看,预训练数据需要涵盖各种类型,包括网络数据、图书、论文、百科和社交媒体等,还需要覆盖尽可能多的领域、语言、文化和视角,从而提高大语言模型的泛化能力和适应性。本文将介绍当前常见的大语言模型训练数据的来源、处理方法、预训练数据对大语言模型影响的分析以及常见开源数据集合等。 一、数据来源 有论文专门 介绍了OpenAI 训练GPT-3 所使用的主要数据来源,包含经过过滤的CommonCrawl数据集、WebText2、Books1、Books2 以及英文Wikipedia 等数据集合。其中CommonCrawl 的原始数据有45TB,进行过滤后仅保留了570GB...

蜘点云原生之 KubeSphere 落地实践过程

作者:池晓东,蜘点商业网络服务有限公司技术总监,从事软件开发设计 10 多年,喜欢研究各类新技术,分享技术。 来源:本文由 11 月 25 日广州站 meetup 中讲师池晓东整理,整理于该活动中池老师所分享的同名议题内容。 公司平台介绍 蜘点成立于 2016 年 4 月,致力于打造社区电商业务(解决最后 3 公里的配送问题)。当初通过自建直营渠道、自建仓库、自建大型社区仓、和采用加盟仓的方式,实现在社区的电商业务的发展,配送本地化。最多的时候在全国各个省都有分公司及下属子公司,在每个省都有省仓,在南北的主要城市都建有大型仓。 后面随着电商行业的落幕,公司又转型做企业数字化整体解决方案(产业互联网方向)。整体发展如下图: 平台背景介绍 公司通过购买服务器组建了一个内部云,托管在 IDC 机房中,一直使用 VMware 的虚拟化技术,来实现虚拟机的管理。随着业务增加,项目从单体架构向分布式架构演进,虚拟机数量也随着增加,给开发与运维管理来了不少问题,随着微服务技术的发展,采用容器化架构成为了解决公司底层架构的问题。 业务快速发展,不新增虚拟主机,环境搭建复杂,早期通过虚拟机模板解决; 各...

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