开源的RedPajama语言模型再现
该项目再现了BitNet b1.58的研究,通过使用RedPajama数据集训练100B个token,实现了两阶段学习率和权重衰减。模型代码可在开源平台获取。初步结果表明,模型在PPL和零样本准确率方面表现优异,计划在资源允许时进一步扩大训练规模和模型容量。
BitNet b1.58-3B项目是对BitNet b1.58研究论文的实践再现。该项目的目的是在大规模语言模型(LLM)的训练中,引入1-bit量化技术,以优化模型性能。模型通过RedPajama数据集训练,数据量达到1000亿个tokens。项目遵循了一种两阶段学习率和权重衰减的策略,这一方法在相关研究文献中得到了详细介绍。项目的所有模型均为开源,托管于Hugging Face平台上。
在BitNet b1.58-3B项目中,模型的表现通过两个指标评估:困惑度(PPL)和零样本准确率。以下是不同模型在不同参数规模下的评测结果:
类似地,在1.3B和3B的不同规模下,BitNet b1.58模型的再生产结果与报告结果均显示出相对稳定的一致性,虽然有些微差异,这可能是由于训练数据处理、随机种子或其他随机因素造成的。
项目利用了论文作者提供的评估流程,以下是运行评估的基本命令:
安装评估工具包lm-eval:
pip install lm-eval==0.3.0
运行语言模型困惑度评估:
python eval_ppl.py --hf_path 1bitLLM/bitnet_b1_58-3B --seqlen 2048
进行基于任务的评估:
python eval_task.py --hf_path 1bitLLM/bitnet_b1_58-3B \ --batch_size 1 \ --tasks \ --output_path result.json \ --num_fewshot 0 \ --ctx_size 2048
通过上述评估步骤,项目确保模型在多种任务和场景下的表现均能够得到充分验证。这一项目对于大规模语言模型的研究和开发,特别是在模型量化和高效训练方面,提供了重要参考价值。
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