原贴链接

我想分享一下我的小项目的更新，1.5B波兰模型，从Qwen2持续预训练。这是一年研究、数据整理和学习预训练动态的结果。最新的检查点在这里：

https://huggingface.co/piotr-ai/polanka-qwen2-1.5b-v0.1-ckpt_401000

这仍然是进行中的工作（模型仍在训练中），但我对目前的结果非常满意。

提示示例在README文件中。

讨论总结

本次讨论主要围绕一个波兰语1.5B模型的持续预训练项目展开。作者分享了其一年来的研究成果，包括数据整理和预训练动态的学习。评论者们对作者的努力表示赞赏，并提出了一些技术性问题和建议，如数据集的使用、是否开源、未来的商业化计划等。讨论中还涉及了模型的发布平台、多语言资源、硬件资源的需求以及对模型性能优化的建议。总体而言，讨论氛围积极，技术性强，参与者对作者的工作表示了高度认可和期待。

主要观点

  1. 👍 波兰语模型的功能测试
    • 支持理由：评论者提出了幽默的问题，测试模型的语言理解和生成能力。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  2. 🔥 对作者一年努力的赞赏
    • 正方观点：评论者对作者一年来的研究表示祝贺，并鼓励其继续努力。
    • 反方观点：无明显反对声音。
  3. 💡 数据集的使用和开源问题
    • 解释：评论者询问了数据集的创建过程和是否开源，作者解释了数据集的创建和不开源的原因。
  4. 💡 硬件资源的需求
    • 解释：评论者希望作者能够获得更强大的硬件资源，以支持未来的实验。
  5. 💡 模型的发布平台
    • 解释：评论者对模型的发布平台提出了不同意见，认为应在波兰论坛发布。

金句与有趣评论

  1. “😂 But can it "bobr kurwa"?”
    • 亮点：幽默的提问，测试模型的语言理解能力。
  2. “🤔 Use better a new llama 3.2 3b base …”
    • 亮点：技术建议，提出使用新的基础模型。
  3. “👀 Try employing Flexora to avoid overfitting and see if it helps.”
    • 亮点：技术建议，提出使用特定技术优化模型。
  4. “😂 Great work!! Soon OpenAi Will hire you hahah”
    • 亮点：幽默的赞赏，表达对作者工作的认可。
  5. “🤔 So the model is based on Qwen2, so you have created for fine tuning?”
    • 亮点：技术疑问，对预训练和微调的概念提出疑问。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，大多数评论者对作者的工作表示赞赏和鼓励。主要分歧点在于模型的发布平台和技术细节，如数据集的使用和是否开源。可能的原因是参与者对模型的实际应用场景和技术细节有不同的关注点。

趋势与预测

  • 新兴话题：多语言资源的利用和模型性能优化。
  • 潜在影响：对波兰语及其他小语种语言模型的研究和发展可能产生积极影响，推动更多技术细节的讨论和优化。

详细内容：

《波兰语 LLM 模型的持续训练成果引发热议》

在 Reddit 上，一则关于波兰语 LLM 模型持续训练的帖子引起了广泛关注。这个模型由一位研究者花费一年时间完成，帖子中提到模型是在单 GPU 上对 Qwen2 进行持续预训练的成果，并提供了最新检查点的链接：https://huggingface.co/piotr-ai/polanka-qwen2-1.5b-v0.1-ckpt_401000 。此帖获得了众多点赞和评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人开玩笑地问“它能‘bobr kurwa’吗？”。有人对作者表示祝贺并鼓励其继续努力。有人询问使用了哪些数据集，作者表示是自己创建的，且没有开源计划。还有人询问如何对其他语言进行类似操作，以及如何避免过拟合，作者回应称训练数据方面没有捷径，这是整整一年的工作，涉及多个数据管道、大量手动工作和编码，光是处理常见爬虫（WEB）的数据就接近 100TB 。有人好奇作者为何以 Qwen 为基础，作者解释称其分词器对波兰语更高效，且模型层数更多，理论上推理潜力更大。

在讨论中，大家对作者的努力和成果表达了敬佩和赞赏，这是一种共识。特别有见地的是，作者详细阐述了训练过程中的困难和付出，让大家对模型的训练有了更深入的了解。

总之，这个波兰语 LLM 模型的持续训练成果在 Reddit 上引发了热烈讨论，为相关领域的研究和发展提供了有价值的参考和思考。