大模型的实践应用34-大模型LLama3的预训练的全流程介绍，包括：数据收集处理、模型架构与初始化，训练策略等
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用34-大模型LLama3的预训练的全流程介绍，包括：数据收集处理、模型架构与初始化，训练策略等。LLama3作为一款较为先进的大型语言模型，其训练过程涉及数据整理、输入处理和模型训练等多个关键环节，国内很多大模型都是基于LLama模型架构的基础上修改与微调的。以下是一个详细的、可实现的过程介绍，包括关键步骤和示例代码。
文章目录
- 一、数据整理部分
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- 数据来源说明
- 数据清洗方法
- 数据准备示例
- 二、输入部分
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- 分词器相关
- 嵌入操作
- 三、训练部分
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- 训练环境设置
- 模型架构与初始化
- 训练方法
- 训练代码示例
一、数据整理部分
数据来源说明
LLama3的预训练数据来源于多个公开渠道，总量超过15万亿个Token，涵盖多种类型数据，如代码、文本等。主要数据来源包括：
Common Crawl：一个大规模的网络爬虫数据集，包含大量的网页内容。
GitHub：包含大量开源代码和文档。
Wikipedia：包含多语言的百科全书内容。
书籍和新闻文章：从各种出版物中获取的高质量文本数据。
微调数据包括公开可用的指令数据集以及