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我正尝试在单页数据上训练一个llama 1b指令模型。到目前为止，如果不在每次查询时预加载问题，这似乎是不可能的。目标是让这个模型成为这一文档方面的专家，这样向它提出的任何问题都与该文档相关。有人知道这是否可行吗？我正在使用HF transformers，有大约3 - 4页的训练问答，并且用100个轮次训练llama 1B指令模型（我试过10个轮次，但没有训练出任何东西）

讨论总结

原帖作者试图在单页数据上训练llama 1b指令模型，遇到不预加载问题就无法实现等困难。评论者们围绕这个主题展开了多种讨论，有人提出可利用其他大型语言模型（LLM）创建合成数据，有人推荐Letta（memgpt），还有人对是否应使用RAG、微调以及如何扩充数据等提出了不同的看法，大家积极交流各自的观点和经验，整体氛围偏向于积极解决问题。

主要观点

  1. 👍 可利用其他LLM创建无限合成数据
    • 支持理由：可以通过让Claude、ChatGPT等以不同风格、格式甚至语言重写文档来创建，也许会产生不同结果。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 推荐Letta（memgpt）作为解决训练模型相关问题的方案
    • 正方观点：它可以基于文档进行操作并创建工具来按需求查询所有文档，还有无限内存等优点。
    • 反方观点：原帖作者表示这不是自己想要的，自己是想将数据训练进去从而不需要内存。
  3. 💡 单页数据训练模型应使用RAG而非微调
    • 解释：RAG用于特定数据，微调用于调整风格。
  4. 💡 需要使用数据扩充技术来解决在单页数据上训练模型的困难
    • 解释：例如将数据集至少增加到1000行左右，可通过释义、替换同义词、翻译再译回等方式扩充。
  5. 💡 可以分三步来尝试在单页数据上训练模型
    • 解释：先使用文档的补全训练数据对模型进行微调，再使用gpt4all训练数据过度拟合模型，最后再用文档对模型进行少量训练。

金句与有趣评论

  1. “😂 I know it’s not what you asked for, but you can create infinite synthetic data by getting claude, chatgpt, and other high quality LLMs to rewrite that document in different styles, formats, and maybe even languages while keeping the information identical.”
    • 亮点：提出一种创新的数据创建思路。
  2. “🤔 Please checkout Letta aka memgpt. Feed on your document and make a tool to query all documents per some reqs. Or use default tools. Infinite memory and a visible subconscious. It blows my mind.”
    • 亮点：推荐新的工具并阐述其特点。
  3. “👀 This is a job for RAG not fine tuning.”
    • 亮点：明确指出解决单页数据训练模型的合适技术。
  4. “💡 如果您还没有尝试过。使用您的文档，使用补全训练数据对模型进行微调。然后使用gpt4all训练数据过度拟合您的模型。然后再用该文档对模型进行少量训练。”
    • 亮点：详细给出在单页数据上训练模型的具体步骤。
  5. “😎 You need to use data argumentation techniques and increase your dataset at least something like 1000 rows.”
    • 亮点：针对数据量不足提出扩充数据的建议。

情感分析

总体情感倾向是积极探索的，大家都在为原帖作者在单页数据上训练模型的问题出谋划策。主要分歧点在于不同的解决方法，例如对Letta（memgpt）的推荐有人认可有人否定，原因是原帖作者的需求与Letta的功能侧重点有所不同；在关于模型训练应使用RAG还是微调也存在分歧，这是由于对不同训练技术的理解和应用场景的不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨不同模型（如Llama 3.2 1B）的特性如何更好地应用于单页数据的训练。
  • 潜在影响：如果这些方法中的某一种被验证有效，可能会对单页数据训练模型的相关技术应用和研究产生积极的推动作用，为有类似需求的用户提供参考。

详细内容：

标题：在单个文档上训练模型的探索与热议

在 Reddit 上，有一篇关于在单个文档上训练 llama 1b instruct 模型的帖子引起了广泛关注。该帖子的作者表示，在尝试此操作时遇到了困难，若不预先加载每个查询，似乎无法实现目标，即让模型成为该单一文档的专家，能回答与之相关的任何问题。此贴获得了众多评论和交流。

讨论的焦点主要集中在各种可行的方法和遇到的问题上。有人提出可以通过让高质量的语言模型如 claude、chatgpt 以不同风格、格式甚至语言重写文档来创造无限的合成数据。也有人建议让模型发明问题并基于该文档回答。还有人提到可以使用 Letta 等工具，或者尝试 RAG 方法。

有用户分享道：“我一直尝试着让模型基于单个文档回答问题，但总是碰到 token 限制的问题。” 还有用户表示：“我曾花费大量时间尝试，逐渐意识到一些困难所在。”

对于这些观点，存在不同的声音。有用户认为 RAG 能有效搜索文档并为提示提供相关文本块，但也有人指出没有必要为一个文档优化模型，且添加信息很难做好。

在讨论中，也达成了一些共识，即意识到在单个文档上训练模型并非易事，需要不断尝试和探索不同的方法。特别有见地的观点是，有人通过特定的方法在 7b 模型上取得了不错的效果，并分享了详细的过程。

总的来说，关于在单个文档上训练模型的讨论充满了各种思考和尝试，大家都在为寻找有效的解决方案而努力。但究竟哪种方法能真正解决问题，还有待进一步的实践和探索。