摘要

本文由北京人工智能研究院和中国电信人工智能研究院等机构的研究人员共同撰写，探讨了大型语言模型（LLMs）的发展，特别是从52亿参数到1万亿参数模型的训练和优化策略。论文首先讨论了在Tele-FLM-52B模型上进行的监督微调（SFT）实验，验证了“少即是多”的数据构建方法的有效性。接着，论文展示了如何逐步将模型从52亿参数扩展到1万亿参数的最佳实践，并计划开源1万亿参数的模型检查点Tele-FLM-1T，以推动进一步的研究和模型训练。

原理

论文的核心在于探讨如何有效地训练和扩展大型语言模型，特别是在模型规模从52亿参数增长到1万亿参数的过程中。研究团队采用了监督微调（SFT）方法，并通过实验证明了在有限的指令数据集上进行微调可以有效提升模型的性能。此外，论文还介绍了模型结构的增长策略，包括宽度增长和深度增长，以及如何通过函数保留增长技术（MSG）来确保模型在扩展过程中知识的无缝转移。

流程

论文详细描述了从52亿参数到1万亿参数模型的训练流程。首先，团队训练了一个52亿参数的基础模型Tele-FLM-52B，然后通过增加模型的层数和隐藏维度，逐步将其扩展到102亿参数和最终的1万亿参数。在每个增长阶段，团队都采用了特定的训练策略和参数设置，确保模型在扩展过程中保持稳定和高效。例如，在宽度增长阶段，团队调整了隐藏维度和前馈网络的维度，而在深度增长阶段，团队通过复制和调整模型层来增加模型的深度。

应用

论文提出的技术和模型具有广泛的应用前景，特别是在需要处理大量数据和复杂任务的领域，如自然语言处理、机器翻译、内容生成等。随着模型规模的扩大，其处理能力和性能也将得到显著提升，为未来的AI应用提供更强大的支持。此外，开源1万亿参数的模型检查点Tele-FLM-1T将进一步促进相关领域的研究和开发。