《Current Best Practices for Training LLMs from Scratch》是由Weights & Biases（W&B）提供的一份关于从头开始训练大型语言模型（LLMs）的权威指南。这份白皮书深入剖析了LLMs训练的最佳实践，内容覆盖了从数据收集与处理、模型架构选择、训练技巧与优化策略，到模型评估与部署等各个环节。

核心内容：

1. 是否从头开始训练LLM：指南首先讨论了是否应该自己从头开始训练一个LLM，还是使用现有的商业API或开源LLM。

2. 训练LLM的三种基本方法：

• 使用商业LLM的API，例如GPT-3。

• 使用现有的开源LLM，例如GPT-J。

• 自己预训练LLM，可以是自己管理训练或雇佣LLM顾问和平台。

3. 模型和数据集的扩展性：介绍了LLMs的扩展性，包括模型大小和训练数据量的平衡，以及如何根据训练计算预算和推理延迟要求确定模型和数据大小的最佳组合。

4. 并行训练技术：讨论了在训练过程中可能使用的并行技术，如张量并行、数据并行和流水线并行。

5. 训练中的挑战和策略：包括硬件故障、训练不稳定性等问题，以及如何应对这些问题的策略，例如批大小、学习率调度、权重初始化等。

6. 基于人类反馈的强化学习（RLHF）：介绍了如何通过人类反馈来优化模型性能，特别是在模型表现出不期望的行为时。

这份指南适合对自然语言处理和机器学习感兴趣的读者，尤其是那些想要了解LLMs训练最新进展的研究者和实践者。

写论文最怕的就是没有创新点，“创新点”是一篇论文的灵魂，而因为这个理由拒稿意味着整篇论文的价值被否定。

很多同学陷入了写论文困境，其实很大原因是因为创新点不足，特别是已经很多创新不足被拒稿的同学，要花费大量的时间来重新立意，然后从头开始去重建自己的论文逻辑。

我整理了QS前50名大佬的部分现成顶会大模型idea，很多现有大模型idea可冲一区，让大佬直接带飞！拼手速！手慢无！

1V1与大佬meeting

速抢你的顶会idea

滑动查看大模型idea

沃恩智慧