我修复了影响所有人的LLM训练的关键性bug。
齐思GPT
2024-10-23 00:00:00
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在机器学习社区的一项重大进展中，一位Reddit用户解决了影响大型语言模型（LLMs）训练的关键错误，包括流行的模型如Llama 3和Mistral。这位用户以前曾修复谷歌的Gemma模型中的错误，与Hugging Face团队合作实施了一项重大的代码更新，纠正了梯度累积问题。这些问题一直在影响过去八年训练的模型的质量、准确性和输出。修复方案涉及一种新的数学方法来规范交叉熵损失，预计将产生广泛影响，因为它影响了所有使用梯度累积的库。用户还提供了一个Colab笔记本，用于使用实施的修复对Llama 3.2进
在机器学习社区的一项重大进展中，一位Reddit用户解决了影响大型语言模型（LLMs）训练的关键错误，包括流行的模型如Llama 3和Mistral。这位用户以前曾修复谷歌的Gemma模型中的错误，与Hugging Face团队合作实施了一项重大的代码更新，纠正了梯度累积问题。这些问题一直在影响过去八年训练的模型的质量、准确性和输出。修复方案涉及一种新的数学方法来规范交叉熵损失，预计将产生广泛影响，因为它影响了所有使用梯度累积的库。用户还提供了一个Colab笔记本，用于使用实施的修复对Llama 3.2进行微调，展示了对开源协作和改进LLM训练流程的承诺。对于从事机器学习和LLM训练的人来说，这一内容尤为重要，因为它不仅突出了一个关键修复，还强调了社区参与对提升人工智能技术的重要性。- 修复了影响LLM训练的关键错误
- 与Hugging Face团队合作，在Transformers主分支中实施了4000多行代码
- 修复了梯度累积问题，确保准确的训练和损失计算
- 修复后，所有损失曲线与预期相匹配
- 发现问题的数学方法，并验证了修复的有效性
- 问题影响使用梯度累积的所有库，简单平均梯度累积对于不同序列长度不起作用
- 更新了Unsloth并提供了详细的博客文章和Colab笔记本
- 提供了关于修复的Twitter线程和帮助请求
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