来自：NLP工作站

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写在前面

预训练（Pretraining）是一个非常消耗资源的工作，尤其在 LLM 时代。随着LLama2的开源，越来越多人都开始尝试在这个强大的英文基座模型上进行中文增强。但，我们如何才能保证模型在既学到「中文知识」的情况下，又不丢掉原有的「英文知识」呢？

今天给大家带来一篇 Continue Pretraining 的论文（来自何枝大佬，知乎@何枝），Continual Pre-Training of Large Language Models: How to (re)warm your model?

知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/654463331
paper:https://arxiv.org/pdf/2308.04014.pdf

1.实验设定

作者使用一个 410M 大小的模型 Pythia，已经在 Pile数据上进行过预训练，然后在下游数据集 SlimPajama 上进行微调。

论文中直接使用 Loss 作为评估指标，即 Loss 越小，说明在上游（或下游）任务中的效果越强。

Pythia: https://huggingface.co/EleutherAI/pythia-410m-v0
Pile: https://huggingface.co/datasets/EleutherAI/pile
SlimPajama: https://www.cerebras.net/blog/slimpajama-a-627b-token-cleaned-and-deduplicated-version-of-redpajama

2. 关键结论

2.1 warmup 的步数不会影响最终性能

warmup 是一种 finetune 中常用的策略，指学习率从一个很小的值慢慢上升到最大值。那么，这个「慢慢上升」的阶段持续多久是最好的呢？

作者分别使用训练步数的：0%, 0.5%, 1%, 2% 这 4 种不同预热步数来进行实验：

从上图中可以看到：当模型经过「充分」训练后，不管多长的预热步数最后的性能都差不多。

但，这种前提是「充分训练」，如果只看训练前期的话，使用更长的预热步数（黄色的线）。无论是「上游任务」还是「下游任务」，模型的 Loss 都要比其他预热步数要低（下游学的快，上游忘的慢）。

2.2 学习率越大，下游任务越好，上游任务越差

为了探究学习率对学习效果的影响，作者使用了 4 种不同的最大学习率进行对比实验，

此外，还比对了和从头训练（from scratch）模型的效果：

从图中可以看到：经过充分训练后，学习率越大（紫色），下游性能最好，上游性能最差（忘得最多）。同样，我们看前期训练，尽管紫色线条在最后的 loss 是最低的，但在前期 loss 会增加的非常大，随后下降。

PS：解释一下这里为什么这么关注训练前期，是因为在真实训练中，我们可能不一定会增强图中所示的 250B 这么多的 tokens，尤其是在模型参数很大的情况中。所以，当资源不允许充分训练的情况下，较小的学习率和较长的 warmup 步数可能是一个不错的选择。

此外，图中还能看出：未经过预训练的模型（蓝色）无论是上游任务还是下游任务，都不如预训练过的模型效果。

这鼓励我们今天在进行训练任务时，最好选择一个已经过预训练的模型上继续训练（以利用其中的先验知识）。

2.3 在初始预训练中使用 Rewarmup 会损伤性能

尽管 warmup 策略在 Finetune 和 Continue Pretraining 中都起到了更好的效果（相较于常量学习率），但是，这建立在「切换了训练数据集（数据分布）」的前提下。

作者做了一个实验，不切换数据集，而是继续在之前的「预训练数据集（The Pile）」上继续训练：

从图中结果可以发现：无论使用多大学习率的 warmup 策略，效果都不如使用常量学习率。

这进一步证明，在原数据集上使用 warmup 接着训练会造成性能损伤，学习率越大则损伤越大，且这种损伤是无法在后续的训练中被找回的。

PS：这里提示我们，当预训练中遇到了训练中断需要继续训练时，我们应该在重新开始训练时将学习率恢复到中断之前的状态（无论是数值还是衰减率）。

3. 实验限制

作者在论文的最后贴出了得出上述结论的一些局限性。

3.1 上下游数据分布类似

因为实验中选用的上游数据集 [Pile] 和下游数据集 [SlimPajama] 中存在一部分的数据重叠，

所以导致上下游数据的分布是比较相似的，但在我们真实的训练任务中，上下游数据的差异可能会比这大的多。

3.2 模型规模较小

论文中所使用的模型规模为 410M，这和今天人们 7B 起步的 LLM 规模相差甚远。

不过该团队打算在接下来的工作中继续在 3B 和 7B 的规模下进行尝试，期待他们最后的实验结论。

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