---

  新智元報道  

多年來，語言模型一直是自然語言處理（NLP）技術(shù)的核心，考慮到模型背后的巨大商業(yè)價值，最大最先進的模型的技術(shù)細節(jié)都是不公開的。

現(xiàn)在，真·完全開源的大模型來了！

來自艾倫人工智能研究所、華盛頓大學、耶魯大學、紐約大學和卡內(nèi)基梅隆大學的研究人員，聯(lián)合發(fā)表了一項足以載入AI開源社區(qū)史冊的工作——

他們幾乎將從零開始訓練一個大模型過程中的一切數(shù)據(jù)和資料都開源了！

適配：https://github.com/allenai/open-instruct

具體來說，艾倫人工智能研究所推出的這個開放大語言模型（Open Language Model，OLMo）實驗和訓練平臺，則提供了一個完全開源的大模型，以及所有和訓練開發(fā)這個模型有關(guān)的數(shù)據(jù)和技術(shù)細節(jié)——

訓練和建模：它包括完整的模型權(quán)重、訓練代碼、訓練日志、消融研究、訓練指標和推理代碼。

預訓練語料：一個包含了高達3T token的預訓練開源語料庫，以及產(chǎn)生這些訓練數(shù)據(jù)的代碼。

模型參數(shù)：OLMo框架提供了四個不同架構(gòu)、優(yōu)化器和訓練硬件體系下的7B大小的模型，以及一個1B大小的模型，所有模型都在至少2T token上進行了訓練。

同時，也提供了用于模型推理的代碼、訓練過程的各項指標以及訓練日志。

7B：OLMo 7B、OLMo 7B (not annealed)、OLMo 7B-2T、OLMo-7B-Twin-2T

評估工具：公開了開發(fā)過程中的評估工具套件，包括每個模型訓練過程中每1000 step中包含的超過500個的檢查點以及評估代碼。

所有數(shù)據(jù)都在apache 2.0下授權(quán)使用（免費商用）。

如此徹底的開源，似乎是給開源社區(qū)打了個樣——以后不像我這樣開源的，就別說自己是開源模型了。

從核心的評估結(jié)果來看，OLMo-7B與同類開源模型相比略勝一籌。

在前9項評測中，OLMo-7B有8項排名前三，其中有2項超越了其他所有模型。

在很多生成任務或閱讀理解任務（例如truthfulQA）上，OLMo-7B都超過了Llama 2，但在一些熱門的問答任務（如MMLU或Big-bench Hard）上表現(xiàn)則要差一些。

前9個任務是研究人員對預訓練模型的內(nèi)部評估標準，而下面三個任務則是為了完善HuggingFace Open LLM排行榜而加入的

下圖展示了9個核心任務準確率的變化趨勢。

除了OBQA外，隨著OLMo-7B接受更多數(shù)據(jù)的訓練，幾乎所有任務的準確率都呈現(xiàn)上升趨勢。

與此同時，OLMo 1B與其同類模型的核心評估結(jié)果表明，OLMo與它們處于同一水平。

通過使用艾倫AI研究所的Paloma（一個基準測試）和可獲取的檢查點，研究人員分析了模型預測語言能力與模型規(guī)模因素（例如訓練的token數(shù)量）之間的關(guān)系。

可以看到，OLMo-7B在性能上與主流模型持平。其中，每字節(jié)比特數(shù)（Bits per Byte）越低越好。

通過這些分析，研究人員發(fā)現(xiàn)模型在處理不同數(shù)據(jù)源時的效率差異較大，這主要取決于模型訓練數(shù)據(jù)與評估數(shù)據(jù)的相似度。

特別地，OLMo-7B在主要基于Common Crawl的數(shù)據(jù)源上表現(xiàn)出色（比如C4）。

不過，在與網(wǎng)絡抓取文本關(guān)系不大的數(shù)據(jù)源上，如WikiText-103、M2D2 S2ORC和M2D2 Wikipedia，OLMo-7B與其他模型相比效率較低。

RedPajama的評估也體現(xiàn)了相似的趨勢，可能是因為它的7個領域中只有2個來源于Common Crawl，且Paloma對每個數(shù)據(jù)源中的各個領域給予了相同的權(quán)重。

鑒于像Wikipedia和arXiv論文這樣的精選數(shù)據(jù)源提供的異質(zhì)數(shù)據(jù)遠不如網(wǎng)絡抓取文本豐富，隨著預訓練數(shù)據(jù)集的不斷擴大，維持對這些語言分布的高效率會很更加困難。

在模型的架構(gòu)方面，團隊基于的是decoder-only的Transformer架構(gòu)，并采用了PaLM和Llama使用的SwiGLU激活函數(shù)，引入了旋轉(zhuǎn)位置嵌入技術(shù)（RoPE），并改進了GPT-NeoX-20B的基于字節(jié)對編碼（BPE）的分詞器，以減少模型輸出中的個人可識別信息。

此外，為了保證模型的穩(wěn)定性，研究人員沒有使用偏置項（這一點與PaLM的處理方式相同）。

如下表所示，研究人員已經(jīng)發(fā)布了1B和7B兩個版本，同時還計劃很快推出一個65B的版本。

下表詳細比較了7B架構(gòu)與這些其他模型在相似規(guī)模下的性能。

預訓練數(shù)據(jù)集：Dolma

雖然研究人員在獲取模型參數(shù)方面取得了一定的進展，但開源社區(qū)目前預訓練數(shù)據(jù)集的開放程度還遠遠不夠。

之前的預訓練數(shù)據(jù)往往不會隨著模型的開源而公開（閉源模型就更不用說了）。

而且有關(guān)這些數(shù)據(jù)的說明文檔也常常缺乏足夠的細節(jié)，但是這些細節(jié)對于想要復現(xiàn)研究或完全理解相關(guān)工作至關(guān)重要。

這一情況加大了語言模型研究的難度——比如，了解訓練數(shù)據(jù)如何影響模型能力和其局限性。

為了推動語言模型預訓練領域的開放研究，研究人員構(gòu)建并公開了預訓練數(shù)據(jù)集Dolma。

這是一個包含了從 7 種不同數(shù)據(jù)來源獲取的3萬億個token的多樣化、多源語料庫。

這些數(shù)據(jù)源一方面在大規(guī)模語言模型預訓練中常見，另一方面也能被普通大眾所接觸。

下表給出了來自各個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)量的概覽。

Dolma的構(gòu)建過程包括六個步驟：語言過濾、質(zhì)量過濾、內(nèi)容過濾、去重、多源混合和token化。

在整理和最終發(fā)布Dolma過程中，研究人員確保各數(shù)據(jù)源的文檔保持獨立。

他們還開源了一套高效的數(shù)據(jù)整理工具，這套工具能夠幫助進一步研究Dolma、復制成果，并簡化預訓練語料庫的整理工作。

此外，研究人員也開源了WIMBD工具，以助于數(shù)據(jù)集分析。

網(wǎng)絡數(shù)據(jù)處理流程

代碼處理流程

分布式訓練框架

研究人員利用PyTorch的FSDP框架和ZeRO優(yōu)化器策略來訓練模型。這種方法通過將模型的權(quán)重和它們對應的優(yōu)化器狀態(tài)在多個GPU中進行分割，從而有效減少了內(nèi)存的使用量。

在處理高達7B規(guī)模的模型時，這項技術(shù)使研究人員能夠在每個GPU上處理4096個token的微批大小，以實現(xiàn)更高效的訓練。

對于OLMo-1B和7B模型，研究人員固定使用大約4M token（2048個數(shù)據(jù)實例，每個實例包含2048個token的序列）的全局批大小。

而對于目前正在訓練中的OLMo-65B模型，研究人員采用了一個批大小預熱策略，起始于大約2M token（1024個數(shù)據(jù)實例），之后每增加100B token，批大小翻倍，直至最終達到大約16M token（8192個數(shù)據(jù)實例）的規(guī)模。

為了加快模型訓練的速度，研究人員采用了混合精度訓練的技術(shù)，這一技術(shù)是通過FSDP的內(nèi)部配置和PyTorch的amp模塊來實現(xiàn)的。

這種方法特別設計，以確保一些關(guān)鍵的計算步驟（例如softmax函數(shù)）始終以最高精度執(zhí)行，以保證訓練過程的穩(wěn)定性。

與此同時，其他大部分計算則使用一種稱為bfloat16的半精度格式，以減少內(nèi)存使用并提高計算效率。

在特定配置中，每個GPU上的模型權(quán)重和優(yōu)化器狀態(tài)都以最高精度保存。

只有在執(zhí)行模型的前向傳播和反向傳播，即計算模型的輸出和更新權(quán)重時，每個Transformer模塊內(nèi)的權(quán)重才會臨時轉(zhuǎn)換為bfloat16格式。

此外，各個GPU間同步梯度更新時，也會以最高精度進行，以確保訓練質(zhì)量。

優(yōu)化器

研究人員采用了AdamW優(yōu)化器來調(diào)整模型參數(shù)。

無論模型規(guī)模大小如何，研究人員都會在訓練初期的5000步（大約處理21B個token）內(nèi)逐漸增加學習率，這一過程稱為學習率預熱。

預熱結(jié)束后，學習率將按線性規(guī)律逐漸減少，直到降至最高學習率的十分之一。

此外，研究人員還會對模型參數(shù)的梯度進行裁剪，確保其總的 L1 范數(shù)不會超過 1.0。

在下表中，研究人員將自己在7B模型規(guī)模下的優(yōu)化器配置與近期其他使用AdamW優(yōu)化器的大型語言模型進行了對比。

數(shù)據(jù)集

研究人員利用開放數(shù)據(jù)集Dolma中的一個2T token的樣本，構(gòu)建了他們的訓練數(shù)據(jù)集。

研究人員將每篇文檔的token連接起來，每篇文檔的末尾都會加上一個特殊的 EOS token，接著將這些 token 分成每組 2048 個，形成訓練樣本。

這些訓練樣本在每次訓練時都會以同樣的方式進行隨機打亂。研究人員還提供了一些工具，使得任何人都可以復原每個訓練批次的具體數(shù)據(jù)順序和組成。

研究人員已經(jīng)發(fā)布的所有模型至少都經(jīng)過了一輪（2T token）的訓練。其中一些模型還進行了額外的訓練，即在數(shù)據(jù)上進行第二輪訓練，但采用了不同的隨機打亂順序。

根據(jù)之前的研究，這樣重復使用少量數(shù)據(jù)的影響是微乎其微的。

英偉達和AMD都要YES！

為了確保代碼庫能夠同時在英偉達和AMD的GPU上都能高效運行，研究人員選擇了兩個不同的集群進行了模型訓練測試：

利用LUMI超級計算機，研究人員部署了最多256個節(jié)點，每個節(jié)點搭載了4張AMD MI250X GPU，每張GPU 擁有128GB內(nèi)存和800Gbps的數(shù)據(jù)傳輸速率。

通過MosaicML (Databricks) 的支持，研究人員使用了27個節(jié)點，每個節(jié)點配備了8張英偉達A100 GPU，每張GPU擁有40GB內(nèi)存和800Gbps的數(shù)據(jù)傳輸速率。

雖然研究人員為了提高訓練效率對批大小進行了微調(diào)，但在完成2T token的評估后，兩個集群的性能幾乎沒有差異。

訓練能耗

與以往大多數(shù)僅僅提供模型權(quán)重和推理代碼的模型不同，研究人員開源了OLMo的全部內(nèi)容，包括訓練數(shù)據(jù)、訓練和評估代碼，以及訓練日志、實驗結(jié)果、重要發(fā)現(xiàn)以及Weights & Biases的記錄等等。

此外，團隊正在研究如何通過指令優(yōu)化和不同類型的強化學習（RLHF）來改進OLMo。而這些微調(diào)代碼、數(shù)據(jù)和經(jīng)過微調(diào)后的模型也都會被開源。

研究人員致力于持續(xù)支持和發(fā)展OLMo及其框架，推動開放語言模型（LM）的發(fā)展，助力開放研究社區(qū)的發(fā)展。為此，研究人員計劃引入更多不同規(guī)模的模型、多種模態(tài)、數(shù)據(jù)集、安全措施和評估方法，豐富OLMo家族。

他們希望通過今后持續(xù)進行的徹底開源工作，增強開源研究社區(qū)的力量，并引發(fā)新一輪的創(chuàng)新浪潮。

Yizhong Wang（王義中）

Yizhong Wang是華盛頓大學Paul G. Allen計算機科學與工程學院的博士生，導師是Hannaneh Hajishirzi和Noah Smith。同時，也是艾倫人工智能研究所的兼職研究實習生。

此前，他曾在Meta AI、微軟研究院和百度NLP進行實習。此前，他在北京大學獲得了碩士學位，在上海交通大學獲得了學士學位。

他的研究方向是自然語言處理（Natural Language Processing）、機器學習（Machine Learning），以及大語言模型（LLM）。

- LLM的適應性：如何更有效地構(gòu)建和評估能夠跟隨指令的模型？在微調(diào)這些模型時，我們應該考慮哪些因素，它們又如何影響到模型的通用性？哪種類型的監(jiān)督方式既有效又能擴展？

- LLM的持續(xù)學習：預訓練和微調(diào)之間的界限在哪里？有哪些架構(gòu)和學習策略能夠讓LLM在預訓練之后繼續(xù)進化？模型內(nèi)部已有的知識如何與新學的知識相互作用？

- 大規(guī)模合成數(shù)據(jù)的應用：在生成模型迅速產(chǎn)生數(shù)據(jù)的今天，這些數(shù)據(jù)對我們的模型開發(fā)乃至整個互聯(lián)網(wǎng)和社會有何影響？我們?nèi)绾未_保能夠在大規(guī)模下生成多樣且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)？我們能否區(qū)分這些數(shù)據(jù)與人類生成的數(shù)據(jù)？

Yuling Gu

Yuling Gu是艾倫人工智能研究所（AI2）Aristo團隊的一位研究員。

2020年，她在紐約大學（NYU）獲得學士學位。除了主修的計算機科學外，她還輔修了一個跨學科專業(yè)——語言與心智，這個專業(yè)結(jié)合了語言學、心理學和哲學。隨后，她在華盛頓大學（UW）獲得了碩士學位。

她對機器學習的技術(shù)和認知科學的理論的融合應用充滿了熱情。