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我一直在关注Karpathy的GPT - 2重制项目，自己也做了一些变体实验。我想更进一步，训练更强大的模型。我愿意投资像Lambda Labs GPU集群这样的资源。如今，用于训练更大语言模型的最佳可用代码库和方法是什么？任何入门的提示或建议都将非常感激！

讨论总结

原帖询问如何训练自己强大的语言模型，评论中大家给出了众多与训练相关的建议。一部分评论聚焦于训练的资源成本，如GPU的成本，不同硬件组合下的训练花费等；一部分推荐了训练框架、代码库、工具等；还有人提到数据获取方面的要点。整体氛围积极，大家各抒己见，分享自己的经验或者见解。

主要观点

  1. 👍 可参考TinyLlama的readme第一段了解低成本训练的模型
    • 支持理由：kmouratidis推荐，能获取低成本训练模型相关信息
    • 反对声音：无
  2. 🔥 训练强大语言模型取决于资金和时间
    • 正方观点：Vegetable_Sun_9225提出，资金和时间是重要因素，许多情况都受此限制
    • 反方观点：无
  3. 💡 混合专家模型（MoE）的训练成本可能较低
    • 解释：有评论者认为如果经济上可承受，特定规模的MoE模型训练可行，成本较低
  4. 💡 可从开源基础模型入手进行预训练并加入自己的数据集
    • 解释：这样可以利用已有权重不必从零开始，是一种有效的训练策略
  5. 💡 预训练大型模型花费高昂，微调花费大概数百美元，预训练则需要数百万美元
    • 解释：区分了微调与预训练两种情况的成本差异，强调预训练大型模型的高成本

金句与有趣评论

  1. “😂 Probably having a kid”
    • 亮点：以一种奇特的角度将孩子视为可训练的事物，非常独特的观点
  2. “🤔 The first paragraph in TinyLlama’s readme can give you an idea about what models can be "cheaply" trained.”
    • 亮点：为寻求低成本训练模型的人提供了一个信息获取途径
  3. “👀 You really only受计算/资金资源的限制。”
    • 亮点：直白地指出训练受计算和资金资源的限制这一关键因素
  4. “😂 Apples don’t fall far from their trees.”
    • 亮点：在讨论中是比较诙谐幽默的表述，增加了趣味性
  5. “🤔 I think we对Transformer架构的探索才刚刚开始。”
    • 亮点：表达出Transformer架构还有很大挖掘潜力的观点

情感分析

总体情感倾向是积极正向的。主要分歧点较少，可能存在于对不同训练方式成本高低的理解上，例如对某些代码库或者模型训练成本是否真的低存在不同看法。原因是大家来自不同的背景，拥有不同的训练资源和经验，所以在成本估算和评价上会有所差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：混合专家模型（MoE）在训练强大语言模型中的应用可能会引发后续更多讨论，包括其具体的训练效果、适用场景等。
  • 潜在影响：这些关于训练强大语言模型的讨论，如果被更多人关注，可能会影响到相关从业者或者爱好者对训练模型的资源投入决策，也可能促使更多开源代码库或者工具的改进与优化。

详细内容：

标题：关于自行训练强大语言模型的热门讨论

在Reddit上，一个题为“ What is the most powerful LLM you can train yourself? ”的帖子引发了广泛关注。该帖作者表示一直关注Karpathy的GPT-2重制并自行尝试了一些变体，如今希望更进一步训练更强大的语言模型，并愿意投资如Lambda Labs GPU集群等资源，还询问了当下训练大型语言模型的最佳可用代码库和方法，希望获得入门建议。此帖获得了众多回应，引发了一系列热烈讨论。

讨论的焦点和观点主要包括： 有人提到“[kmouratidis] TinyLlama的readme中的第一段 能让您了解哪些模型可以‘廉价’训练。我不知道训练框架，但我认为deepspeed (文档)可能是个不错的选择。我只用过他们的一个推理包。” [Taenk]表示“按照在 16 个 A100 GPU 上运行 90 天，以及 Lambda 每 GPU 每小时 2.99 美元的成本计算，在训练集中，每 3T 令牌大约需要 10 万美元？或者对于这个模型，每 10 亿个训练令牌约 34 美元。” [mrshadow773]认为“每小时 2.99 美元/A100 的价格在当今市场相当昂贵，应该有可能获得低于 1.5 美元/小时/A100，特别是对于一次‘不那么多’的 A100 而言 。来源: https://cloud-gpus.com/ ” [SadWolverine24]则称“更好的选择 - H100 每小时 1.90 美元。”

同时，也有用户提出了一些警示和思考。[randomanoni]提醒道“要小心，许多训练者在训练过程中发现自己会经历许多深度幻觉时期。并且不要轻视这些小模型的电力需求。无论您是在本地训练还是使用他人的服务器，您都需要雄厚的资金。而且要小心您使用的电源供应器，因为使用包含某些会改变节点权重的化合物的电源供应器会产生严重的影响。”[Hot-Section1805]提到“我的意思是，有人可以尝试无监督训练，但存在伦理问题。”

[clamuu]分享了个人经历“我尝试了两次，但有监督学习真的很难做好。”

总之，关于自行训练强大语言模型的讨论丰富多样，从技术细节到伦理考量，从成本估算到经验分享。但在追求更强大模型的道路上，仍有许多问题和挑战需要探索和解决。