大语言模型的崛起：数据是关键，谷歌的28个15亿参数模型证明了这一点

2023-12-11 13:48:59

谷歌的 28 个 15 亿参数模型：揭秘数据的力量

随着谷歌宣布其令人印象深刻的突破，LLM（大型语言模型）领域再次掀起轩然大波。该公司训练了 28 个拥有惊人的 15 亿个参数的模型，这展示了其在这一前沿领域的巨大进步。在这个模型的背后，数据扮演着至关重要的角色，我们将在本文中深入探讨其重要性。

数据：LLM 训练的基石

试想一下，你正在学习一门新语言。如果没有大量文本和单词的沉浸式体验，你会发现掌握这种语言并运用自如是多么困难。对于 LLM 来说，情况也是如此。它们需要海量的数据来汲取语言的模式和细微差别。

谷歌模型的成功秘诀：无与伦比的数据集

谷歌的 28 个 15 亿参数模型得益于其无与伦比的数据集，这是全球最大的数据集之一。凭借如此庞大的数据源，谷歌模型可以全面了解语言的复杂性。它可以识别各种语言结构、关联单词和概念，并理解不同的语调和情感。

寻找高质量的数据：关键在于相关性和多样性

并非所有数据都生而平等。为了训练一个强大的 LLM，至关重要的是获得高质量的数据，这涉及两个关键方面：相关性和多样性。

相关性： 数据必须与 LLM 的预期用途相关。例如，如果您正在训练一个 LLM 来回答问题，那么您需要收集包含各种问题和答案的数据。

多样性： 数据必须来自不同的来源和涵盖广泛的主题。这确保 LLM 能够学习语言的各个方面，并适应不同的上下文和语域。

训练 LLMs：代码示例

让我们通过一个 Python 示例来了解 LLM 训练过程的代码方面：

import tensorflow as tf

# 创建一个包含 15 亿个参数的 Transformer 模型
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Embedding(10000, 512))
model.add(tf.keras.layers.TransformerBlock(num_heads=8, dff=2048))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10000))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)