52B 到 1T:通过远程 FLM 系列学到的经验教训
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。大语言模型(LLMs)代表了人工通用智能的重大进展。本技术报告基于我们之前的 Tele-FLM(也称为 FLM-2)工作,探讨了两个主要方面:首先,我们讨论了在 Tele-FLM-52B 上的监督微调(SFT)的观察结果,支持 “少即是多” 方法用于 SFT 数据构建;其次,我们展示了从 520 亿到 1020 亿,以及到 1 万亿参数进行模型逐步扩展的最佳实践的实验和分析。我们将开源一个...
大语言模型(LLMs)代表了人工通用智能的重大进展。本技术报告基于之前的Tele-FLM(FLM-2)工作,探讨了监督微调(SFT)的观察结果和模型扩展的最佳实践。开源一个1T模型检查点,即Tele-FLM-1T,以推动进一步的培训和研究。