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下一篇文章内容预览：
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版本 1.9B 包含：
下面我们来看一下详细情况。
01
模型
（1）模型深度
业界普遍的共识是模型深度对性能的影响比宽度更大（相同参数下），36层模型和9层模型（总参数1.01B）的结果如下：（base）确实效果更好。
需要注意的是，在模型参数数量相同的情况下，层数越多的模型参数就越多（与L*大小成正比），因此需要的显存也越多。
（2） 规范头
模型不同层的梯度尺度分布差别很大哔站下拉框，最后一层LM-Head的梯度占了梯度大小的绝大部分，词汇的稀疏性使得LM-Head层稳定性较差，影响模型训练的稳定性，进而影响模型的性能，所以稳定的LM-Head层对于训练非常重要。
参考Norm-Head的使用，即对LM-Head进行Norm化，可以使训练更加稳定。
比较有无Norm-Head的模型，效果和Norm细节如下
Norm-Head版本的效果更好，Norm整体的变化比较小，比较稳定（除了一开始突然上升）。
02
预训练
2.1. 数据
一些数据细节：
具体比例饼图如下
对于数据去重我们做了一个事情，就是如果事先把数据分成几段，可能会有重复的数据找不到，所以我们采用了支持任意长度、文档中任意位置的字符串去重方法，在实现上做了优化。
下图是一个随处可见的难以发现的重复片段的例子。月份下拉框中的文本重复了 156,000 次，只有通过精确的字符串反识别才能反识别。
当训练数据存在时，-mask 和 -id 会被重置。
2.2. 训练
（1）训练设置
（2）lr 和
训练采用WSD率进行，分为两个阶段：
这里设置的比较长哔站下拉框，最大lr为5e-4，最后降低到1%也就是5e-6。整个过程训练了400B的数据。
这里我们同样用0.1B的模型分别用、和WSD训练1T的数据，训练过程loss和最终模型效果对比如下
一些发现：
（3）阶段数据协调
从上面的实验我们可以看出百度联想词seo【64xl.com最专业的下拉平台】下拉菜单搜索关键字，在该阶段WSD的损失会迅速下降，所以在这个阶段加入更多高质量的选定数据应该会有更好的效果。
为了验证这个想法，我们尝试了以下四种配置：
评估结果如下，确实，在该阶段增加高质量数据的WSD效果最好。
（4）在预训练阶段添加指导数据
此阶段还进行了实验，验证添加指导数据对最终预训练模型的影响。
为了验证效果，训练了两个版本的模型：
MMLU中效果对比如下
在此阶段添加指导数据可以显著改善下游任务指标。
03
结盟
3.1.SFT
（1）数据
（2）培训
实验还发现，使用SFT时，加载预训练优化器的参数，并加入一些预训练语料是最佳的，预训练语料与SFT数据的比例为4:6。
3.2.数据保护专员
这里，开发人员认为评价标准偏向于辨别而不是枚举的任务可以通过偏好学习获得最大的收益，因此DPO进一步主要针对写作、指令遵循和安全。
此外，在构建安全数据时，发现模型生成的拒绝反应，比人工编写的要好，原因是SFT模型中人工构建的拒绝样本的ppl太高，如果使用强制对齐，拒绝率会更高，导致灾难性遗忘。
lr = 1e- = = 1dpo 超参数 beta = 1
评估结果如下
04
概括
-1.9B 验证了几件事：
结尾
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