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Gradient Al最近將Llama-3 8B和7B模型通過漸進式訓練方法不斷將Llama-3模型的上下文長度從8k-路擴展到262k、524k
今天Gradient Al成功宣布成功地將Llama-3 系列模型的上下文長度擴展到超過1 M...并且1M上下文窗口 70B 模型在 NIAH(大海撈針)上取得了完美分數(shù)。Llama 3模型最初被訓練用于處理8000個token的默認上下文長度，約相當于6,000字或10頁文檔。
Gradient為了解鎖更長上下文的使用場景，擴展了Llama 3模型的上下文窗口到超過100萬。這種擴展使得模型可以處理相當于《哈利·波特》系列前五本書的內(nèi)容量。
這種擴展顯著增加了模型處理長文本的能力，允許它在一個任務中考慮更多的信息，從而提高了理解和生成文本的精確度和相關性。
為了逐步適應這種大幅度增加的上下文長度，Gradient Al采用了漸進式訓練方法。這意味著模型從較短的序列長度開始訓練，逐漸增加到目標長度。這種方法有助于模型逐步學習處理更長文本的策略，而不是一開始就直接面對極大的挑戰(zhàn)。
方法概述
1.漸進式訓練(Progressive Training)
步驟：模型從處理較短的文本序列開始，逐步增加處理的序列長度。這種漸進式增長使模型能夠適應在每個步驟中的學習挑戰(zhàn)，從而逐步提高處理更長序列的能力。
優(yōu)勢：這種方法有助于避免在初期階段由于序列長度過大而導致的訓練困難，保證了訓練的穩(wěn)定性和效率。
2.使用 RingAttention 和 EasyContext Blockwise
技術細節(jié)：為了高效管理長序列的計算負擔，采用 RingAttention 庫優(yōu)化注意力機制的計算，使其能夠擴展到非常長的序列。同時，EasyContext Blockwise 技術被用來分塊處理長文本，進一步提高處理速度和降低內(nèi)存需求。
應用效果：這些技術提高了模型在長序列上的訓練和推理速度，使得在大規(guī)模GPU集群中的部署和執(zhí)行變得更加高效。
3.NTK-aware 插值和縮放法則
目的：利用神經(jīng)切線核(NTK)理論優(yōu)化模型參數(shù)的初始化和調(diào)整，以適應不同長度的文本處理
實施：通過遵循縮放法則和進行NTK-aware的參數(shù)插值，調(diào)整模型的RoPE(Rotary Positional Embeddings)theta參數(shù)，使模型在不同長度的文本上表現(xiàn)最佳。
訓練細節(jié)
1.數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)集：使用了大規(guī)模圖像-文本配對數(shù)據(jù)集和純文本數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集被用來交錯訓練模型以平衡視覺和文本信息的處理能力。
數(shù)據(jù)增強：采用數(shù)據(jù)增強策略來豐富訓練數(shù)據(jù)，提高模型對不同類型文本的適應性和魯棒性
2.硬件配置
部署環(huán)境：模型在Crusoe Energy的高性能L40S集群上進行訓練，這些集群配備了先進的GPU和高速網(wǎng)絡連接，以支持大規(guī)模并行處理。
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