原贴链接

和上面一样。预算为5000美元。编辑：我的意思是全预训练。就像从头开始训练像BERT这样的编码器模型。我的错。

讨论总结

本讨论源于关于5000美元预算下为大型BERT或ModernBERT模型（约3亿参数）进行本地GPU设置用于预训练的提问。大家从不同角度给出了自己的观点，涉及到预训练数据量、不同GPU在微调或预训练中的表现、特定领域下模型的选择考量、训练中的VRAM与批处理大小的权衡以及训练时间等方面，整体讨论较为技术向，氛围理性平和。

主要观点

  1. 👍 本地GPU设置取决于预训练数据量
    • 支持理由：评论者DunderSunder以自己50GB数据用单张A100 - 40GB训练BERT - base模型10轮次需一个月为例说明。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 300m的BERT微调在Pascal及以上GPU较容易
    • 正方观点：评论者MachineZer0指出人们可在一定价格范围的GPU上对7 - 14B进行微调，由此推断300m的BERT微调也较容易。
    • 反方观点：无
  3. 💡 不是专门针对BERT，而是为构建特定领域后端模型用于RAG
    • 解释：评论者Lazy_Wedding_1383提到在量子计算文本领域，由于存在通用大型语言模型难以理解的问题，所以要构建特定领域后端模型用于RAG。
  4. 💡 24GB VRAM对bf16精度用于完全预训练可能足够
    • 解释：Amgadoz认为对于bf16精度应该足够，可租用3090尝试。
  5. 💡 VRAM量与批处理大小存在权衡
    • 解释：LinuxSpinach提出多数VRAM量是足够的，但许多训练受益于更大的批处理大小。

金句与有趣评论

  1. “😂 It depends on how much pre - training data you have.”
    • 亮点：直接点明本地GPU设置与预训练数据量的关系，是整个讨论的关键因素之一。
  2. “🤔 300m BERT finetune should be a breeze on Pascal GPUs and above.”
    • 亮点：给出了特定模型在特定GPU上进行微调的难易程度判断，为讨论提供了有价值的参考。
  3. “👀 for RAG, you need an embedding model to retrieve the relevant docs or paragraphs which is then fed to the LLM to generate answers. The LLM part come at the end”
    • 亮点：详细解释了RAG机制，有助于理解在特定领域构建模型时的流程。

情感分析

总体情感倾向是比较积极和理性的。主要分歧点较少，只是在不同的技术选择上有各自的观点，例如在GPU的选择和模型选择上。可能的原因是这是一个比较专业的技术讨论话题，参与者都在从技术可行性和优化的角度进行交流。

趋势与预测

  • 新兴话题：特定领域模型的构建和预训练可能会引发后续讨论，特别是针对特殊领域（如量子计算文本领域）中如何更好地预训练模型。
  • 潜在影响：对自然语言处理领域中BERT类模型的本地预训练和微调操作有一定的参考价值，有助于提高在有限预算下进行相关操作的效率。

详细内容：

标题：关于训练大型 BERT 模型的本地 GPU 配置讨论

在 Reddit 上，有这样一个热门话题引起了大家的广泛关注：“什么样的本地 GPU 配置适合对拥有约 3 亿参数的大型 BERT 或 ModernBERT 模型进行完整的预训练？预算为 5000 美元。”此帖获得了众多点赞和大量的评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

有人表示，训练时间和拥有的数据量有关。比如，“有人曾拥有约 50GB 的数据，在单个 A100 - 40GB 上训练一个 BERT - base（10 个 epoch）花费了一个月的时间。” 并且还提到了两篇有帮助的论文：“Cramming: Training a Language Model on a single GPU in one day”和“How to train BERT with an academic budget”。

有人更倾向于租用云端的 GPU，比如有人说：“我宁愿在云端租用 GPU。但我想看看估算。我可能会选择 8xA100。谢谢。”

也有人质疑为什么选择 BERT 模型，还有人提出可以尝试其他模型，比如“为什么不选择 llama 3.2 1b 这样的大型语言模型？”

对于能否用较小的 VRAM 进行完整预训练，有人认为 24GB 的 VRAM 对于 bf16 精度应该是足够的，可以租用 3090 来尝试。

有人分享了自己的经历：“我用 A6000 做过。我现在可能会尝试获取 rtx 6000。”

同时也有人提到：“在我的 4070TiS 上，对具有扩展词汇表到 13k（2.5 倍）、max_length = 256 的 ModerBert 进行训练，对于 10B 个标记，大约需要 100 小时（不包括训练期间评估所消耗的时间）。所有可能的速度优化都已应用。10B 个标记大约是 40G 的纯文本。”

在这场讨论中，大家对于是选择本地 GPU 配置还是云端 GPU 存在争议，有人认为云端 GPU 更灵活高效，而有人则认为本地配置在一定条件下也能满足需求。同时，对于选择何种模型以及 VRAM 是否足够等问题，大家也各抒己见，没有形成完全的共识。但通过这些不同的观点和经验分享，为面临类似问题的人提供了丰富的参考和思考方向。