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LLaMA-1B-dj-refine-150B

LLaMA-1B-dj-refine-150B

LLaMA架构的开源语言模型基于精炼数据集训练

LLaMA-1B-dj-refine-150B是一个采用LLaMA-1.3B架构的开源语言模型，基于Data-Juicer精炼的150B tokens RedPajama和Pile数据预训练。模型在16个HELM任务上的平均得分达34.21，优于同级别的Falcon-1.3B、Pythia-1.4B和Open-LLaMA-1.3B。项目提供了详细的训练数据集信息和性能对比，可作为语言模型研究的参考资源。

模型LLM预训练Github模型评估开源项目Data-Juicer数据集Huggingface
GitHubHugging Face论文

项目概述

LLaMA-1B-dj-refine-150B是一个由阿里巴巴Data-Juicer团队开发的参考型大语言模型。该模型采用了LLaMA-1.3B的架构,并基于OpenLLaMA的实现。这个模型在Data-Juicer精炼后的RedPajama和Pile数据集上进行了1500亿token的预训练,展现出了优秀的性能表现。

模型特点

  1. 该模型在16项HELM任务上取得了平均34.21分的成绩,超越了一些同等规模但训练数据更多的模型,如Falcon-1.3B和Pythia-1.4B。

  2. 相比于在原始RedPajama和Pile数据上训练的Open-LLaMA-1.3B,本模型在相同的1500亿token训练量下取得了更好的效果。

  3. 模型采用Apache-2.0开源许可证,可以被广泛使用和研究。

数据集

LLaMA-1B-dj-refine-150B使用了多个经Data-Juicer精炼的数据集,包括:

  • RedPajama系列数据集(如维基百科、arXiv、C4等)
  • The Pile系列数据集(如NIH、EuroParl、PubMed等)

这些精炼后的数据集提高了训练数据的质量,有助于模型性能的提升。

相关比赛

项目团队还发起了一项名为"FT-Data Ranker"的数据中心型大语言模型竞赛,分为1B和7B两个赛道。这为研究者和开发者提供了一个探索数据质量对模型性能影响的平台。

研究意义

LLaMA-1B-dj-refine-150B的成功展示了数据质量对大语言模型性能的重要性。通过使用经过精心处理的数据集,即使在较小的模型规模和较少的训练数据量下,也能够获得competitive的性能表现。这为未来大语言模型的高效训练提供了新的思路和方向。

技术细节

模型的具体实现细节和性能数据可以在项目的相关论文中找到。项目团队还提供了一张实验结果图表,直观地展示了该模型与其他模型的性能对比。

总的来说,LLaMA-1B-dj-refine-150B项目为大语言模型的数据处理和高效训练提供了宝贵的参考,对推动自然语言处理技术的发展具有重要意义。

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