简介：本文深入探讨了LLM实践中Continue Pretrain（CP）阶段的数据优化策略，包括数据选择、重要性采样、退火技术等，旨在提升模型领域知识注入效果，避免灾难性遗忘。同时，结合千帆大模型开发与服务平台，展示了实际操作中的应用案例。
在LLM（大语言模型）的训练流程中，Continue Pretrain（CP）作为Pretrain和SFT之间的关键阶段，承担着为模型注入领域知识的重任。然而，如何高效、准确地完成这一阶段的训练，一直是LLM实践者面临的挑战。本文将深入探讨CP阶段的数据优化策略，并结合千帆大模型开发与服务平台，展示如何在实际操作中应用这些策略。
CP阶段的目的在于为模型注入领域知识，这些知识既可以是金融、法律等具体学科领域的知识，也可以是推理、理解、创作等能力领域的知识。然而，实现这一目标并不容易。一方面，通用基座模型虽然具有强大的学习能力，但尚未达到各个尺寸模型的上限，仍需不断学习新知识；另一方面，简单地将next token loss + generate应用于CP阶段已无法满足要求，需要更精细的训练策略。
在CP阶段，数据源的选择至关重要。优质的数据源应具有丰富的多样性和高质量的内容。对于领域相关的通用任务，如金融领域的文档总结或信息抽取，领域模型通常优于通用模型。因此，在选择数据源时，应优先考虑与任务领域紧密相关的数据。
此外，为了避免灾难性遗忘（即模型在训练domain数据时，向domain数据的分布偏移，导致通用能力大幅减弱），还需混合common数据。这些数据应来自与任务领域不同的广泛领域，以确保模型在注入领域知识的同时，不丧失通用能力。
重要性采样是一种蒙特卡洛方法，用于估计目标分布的期望值。在CP阶段，可以利用重要性采样来提高数据利用效率。由于从基座模型的训练数据采样困难，可以从更容易采样的分布（如开源数据或自定义数据）中抽样，并通过对这些样本加权来修正估计的偏差。
具体实现时，可以使用当前正在训练的模型CP估计采样数据的概率分布q(x)，并使用未经训练的预训练模型P估计原始语料中的概率分布p(x)。然后，根据这些概率分布计算权重，并对样本进行加权处理。
退火是指模型训练过程中动态衰减学习率的一种训练方式。在CP阶段，退火技术可以应用于不同数据上，以呈现不同的效果。在拟合程度较高的数据上，退火可以让模型搜索到局部最优解，快速降低loss。同时，加入大比例的待测试数据可以让模型快速拟合待测试数据，又不会过度遗忘通用能力。
千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的工具和功能，支持用户进行高效的LLM训练和优化。以下是一个基于千帆平台的CP阶段数据优化应用案例：
某金融科技公司希望利用LLM进行金融文档的自动摘要和信息抽取。他们选择了千帆大模型开发与服务平台作为训练环境，并采用了上述数据优化策略。首先，他们从金融领域的相关网站和数据库中收集了高质量的金融文档作为数据源；然后，利用重要性采样技术对这些数据进行加权处理；最后，在训练过程中应用了退火技术以平衡模型的领域知识和通用能力。
经过一系列的训练和优化后，他们得到了一个性能优异的金融领域LLM模型。该模型能够准确地提取金融文档中的关键信息并生成简洁明了的摘要。
本文深入探讨了LLM实践中Continue Pretrain阶段的数据优化策略，包括精选数据源、重要性采样和退火技术等。这些策略旨在提升模型领域知识注入效果并避免灾难性遗忘。同时，结合千帆大模型开发与服务平台的应用案例展示了这些策略在实际操作中的可行性和有效性。
未来随着LLM技术的不断发展和应用场景的不断拓展，我们将继续探索更多高效、准确的训练策略和方法以推动LLM技术的进一步发展和应用。