从工程化角度，详解鹏程·脑海大模型训练过程
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内容提要
鹏城实验室的陶恒韬老师讲解了鹏城.脑海大模型训练过程，旨在打造自然语言预训练大模型底座，实现2000亿参数稠密型AI大模型。讲解内容包括语料处理、模型训练优化和模型应用等方面的经验分享。
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关键要点
- 鹏城实验室的陶恒韬老师讲解鹏城.脑海大模型训练过程。
- 鹏城.脑海大模型计划旨在打造自然语言预训练大模型底座，实现2000亿参数稠密型AI大模型。
- 模型以中文为核心，依托鹏城云脑II千卡集群进行预训练，确保数据安全隐私。
- 训练语料处理包括数据收集、格式预处理、数据清洗和质量评估等步骤。
- 模型结构为Transformer Decoder only，延续GPT-175B模型结构并进行了拓展。
- 训练策略采用数据、模型、流水线和优化器的并行配置。
- 大集群和大模型训练的稳定性通过混合精度训练和故障恢复优化来保障。
- 鹏城·脑海模型的全流程开发包括数据预处理、模型预训练、微调、对齐、模型部署和应用。
- 下节课程将介绍CPM-Bee中英文双语基座大模型，邀请OpenBMB开源社区技术负责人讲解。
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