优化LLM的Continue Pretrain数据策略

在大型语言模型（LLM）的训练过程中，Continue Pretrain（CP）阶段扮演着至关重要的角色。这一阶段的目标是为模型注入领域知识，以提升其在特定任务上的表现。然而，如何有效地进行CP，确保模型既能够吸收新知识，又不至于遗忘通用能力，是一个值得深入探讨的问题。

一、CP阶段的重要性与挑战

CP阶段位于Pretrain和SFT之间，其重要性不言而喻。通过CP，模型能够针对特定领域进行优化，从而在诸如金融文档总结、信息抽取或小说剧本创作等任务上表现出色。然而，CP也面临着诸多挑战，如灾难性遗忘、数据质量与多样性的平衡，以及训练成本的控制等。

二、词表扩展与数据选择

词表扩展是CP阶段的一个常见需求。例如，当将英文LLM底座模型增训为中文模型时，由于词表差异巨大，通常需要添加新的词表。同样，对于教育大模型等包含大量特殊符号和术语的领域，也需要对底座模型的词表进行扩充。

在数据选择方面，CP阶段需要采样Pretrain阶段的数据，并混入一定比例的SFT数据。然而，如何确定最佳的数据比例是一个复杂的问题。张舸和浩然的论文指出，随着domain数据占比的提升，通用loss和domain loss会呈现出一个此消彼长的过程。因此，需要通过实验来拟合数据比例的scaling law公式，以找到最优的数据配比。

三、退火方法的应用

退火是一种动态衰减学习率的训练方式，它在CP阶段中发挥着重要作用。通过退火，模型能够在拟合程度较高的数据上搜索到局部最优解，快速降低loss。同时，退火还能够让模型在少量数据上进行快速拟合，而不会过度遗忘通用能力。这对于观察待测数据对评估指标的影响以及刷榜等场景尤为有用。

四、Warmup策略的调整

Warmup是一种常用的训练策略，它指学习率从一个很小的值慢慢上升到最大值。在CP阶段中，warmup策略的调整对于模型的性能有着重要影响。实验表明，当模型经过充分训练后，不同长度的warmup步数对最终性能的影响并不大。然而，在资源有限、无法充分训练的情况下，较小的学习率和较长的warmup步数可能是一个更好的选择。

此外，需要注意的是，在原数据集上使用warmup策略进行继续训练可能会造成性能损伤。因此，在预训练中遇到训练中断需要继续训练时，应该在重新开始训练时将学习率恢复到中断之前的状态。

五、产品关联：千帆大模型开发与服务平台

在CP阶段的数据优化策略中，千帆大模型开发与服务平台能够提供强有力的支持。该平台拥有丰富的数据资源和先进的训练算法，能够帮助用户高效地进行词表扩展、数据采样与配比、退火方法的应用以及warmup策略的调整等工作。

例如，用户可以利用千帆平台的数据清洗和标注工具来准备高质量的领域数据；通过平台的算法库来选择和调整合适的训练算法；利用平台的监控和评估功能来实时跟踪模型的训练进度和性能表现；最终通过平台的部署和推理功能来将优化后的模型应用到实际场景中。

六、总结与展望

CP阶段的数据优化策略是提升LLM领域大模型性能的关键所在。通过合理的词表扩展、数据选择、退火方法的应用以及warmup策略的调整等策略，我们可以有效地提升模型的领域表现，同时保持其通用能力不受过多影响。

未来，随着技术的不断进步和数据的日益丰富，我们有理由相信CP阶段的数据优化策略将会变得更加完善和高效。同时，我们也期待千帆大模型开发与服务平台等先进工具能够为我们提供更加便捷和高效的LLM训练服务。

总之，CP阶段的数据优化是一个持续不断的过程，需要我们不断探索和实践新的方法和策略来不断提升模型的性能表现。