Meta是如何通过英伟达的 GPU来训练其AI大型语言模型的？

古歌2023

以下就是脸书的训练步骤：
1. 数据准备
训练大型语言模型需要大量文本数据。Meta 为 LLaMA 模型准备了包含 1.56 万亿个单词的文本数据集，该数据集包含以下来源：维基百科，书籍，代码，新闻文章，社交媒体帖子，代码，以及Meta 旗下产品产生的数据，例如 Facebook 帖子、Instagram 评论、WhatsApp 消息等

为了提高模型的性能，Meta 对数据集进行了以下处理：移除重复和低质量文本，过滤敏感内容，将文本转换为统一格式。


2. 模型训练
Meta 使用了 PyTorch 框架来训练 LLaMA 模型。训练过程可以分为以下几个步骤：

初始化：随机初始化模型参数

前向传播：将输入文本输入模型，并计算模型的预测输出

反向传播：计算模型预测输出与真实输出之间的误差

参数更新：根据误差调整模型参数。

Meta 使用 TensorFlow 框架来训练 Llama 模型。训练过程可以分为以下几个步骤：

将训练数据分割成多个小批量；将每个小批量数据加载到 GPU 中；使用 GPU 并行计算模型参数的梯度；更新模型参数；重复上述步骤，直到模型训练完成


3. 训练超参数
训练大型语言模型需要调整许多超参数，例如：学习率，批量大小，训练轮数。

Meta 使用了贝叶斯优化算法来找到最佳的超参数组合。



4. 模型评估
训练完成后，需要对模型进行评估。Meta 使用了以下指标来评估 LLaMA 模型：

perplexity，BLEU score，ROUGE score。

训练完成后，需要对模型进行评估，以确保其能够达到预期的效果。评估指标包括：

准确率：模型预测结果与真实结果的匹配程度

流利度：模型生成文本的流畅程度

一致性：模型生成文本的一致性

创造力：模型生成文本的创造力



5. 模型部署
训练完成后，模型可以部署到生产环境中。Meta 将 LLaMA 模型部署到了其 AI 基础设施上，并将其用于各种应用，例如：机器翻译，文本摘要，问答，生成式写作。


以下是 Meta 使用 16000 个英伟达 A100 GPU 训练 LLaMA 模型的一些具体细节：

训练时间：约 3 个月

训练成本：约 1000 万美元

模型参数：1.37 万亿个


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