当天给大家带来知乎朋友@ybq一篇对于如何启动畛域模型训练的文章，关键内容是对 post-pretrain 阶段启动剖析，后续的 Alignment 阶段就先不提了，留意好老生常谈的“数据品质”和“数据多样性”即可。
原文：：：：
便捷来说，畛域模型 / 专家模型 就是在某一个专业畛域性能特意好的模型，或许包含法律、医学、教育、role-play 等等。普通来说，畛域模型比拟关键的环节是 RAG，我们须要有一个特意高精的检索库，来辅佐模型做一些专业的回答。这也就是说，做好sft和 ppo 仿佛就可以了？
其实，这么想也基本正确，由于大局部畛域模型所解决的义务场景，80% 都是模型的通用才干能 cover 的。以法律大模型为例，“判别能否是法律疑问、总结律师发言重点、提取法官裁决结果等等？” 相似的疑问基本任何一个开源模型 + 几百条 sft 语料都能做的不错。
但是，畛域模型的要求的准确率是远远大于 80% 的，而剩下的那 20% case 恰好又是 sft 无论如何也做不好的。
“张三犯抢劫罪，张三买了苹果，张三杀了团体，张三睡觉，张三挪用公款，……，张三寻衅滋事李四。” 请概括张三冒犯的法条？
以下面这个 case 为例，我们的通用模型大略率是会把“寻衅滋事”当做一个举措来看待，而不会把它视为一个违法行为，进而造成概括失误。可假设连这种便捷 case 都调用 RAG 的话，那么显然本钱高的有些过火了，何况这种状况还很难检索准确。
因此，post-pretrain 的目的便是让模型尽或许的去意识这个畛域的专有名词，知道某些词汇就是这个畛域的专有名词，进而让 attention 给到这些 token 一些更大的权重。法律模型须要见过一切的法律法规、医学模型须要见过一切的症状和药品名词，以此类推。
但是，少量的 paper 曾经证实：续训模型的环节，大略率是“学了新的，忘了旧的”的环节。这也就是说，你提高模型在畛域常识上的认知才干的同时，往往它也在失落通用才干。前面也说了，我们有 80% 的场景时须要通用才干来笼罩的。因此，我们愈加靠谱的指标是：在 post-train 阶段学习畛域常识的同时，尽最大或许去防止模型的通用才干损失。（贪不了一点，大模型有太多的上班须要 trade-off）
Post-Train
假设你的 base_model 是自己训的，那前面不用看了。经常使用退火前的 checkpoint，沿用 pretrain 阶段的训练数据，经常使用相似于“91开”的数据配比去混合畛域数据续训，训完再退火，而后这个上班就成功了！
pretrain 常识回忆
emm，还往下读，应该都是没有自己 model 的同窗了，我们继续讨论！
pretrain 最关键的几个物品：数据，学习率，优化器！
目前，大家基本都自动经常使用如下三个步骤启动 pretrain：
（Llama3.1和面壁的MiniCPM都明白提出了退火阶段带来的才干优化）
Llama3.1退火论断
MiniCPM退火论断
post-pretrain 数据储藏
基础常识我们回忆完了，如今开局预备数据。说句丑话，假设你没有畛域模型的高精数据，也没计划去爬数据和洗数据，那神仙难救，团体倡导换个方向去钻研 。
好，我们曾经有了畛域高精数据。那 common 数据和数据配比怎样搞呢？
先说数据品质，post-pretrain 不用那么精细，我们的指标是通用才干不降低，而不是通用才干大幅度优化。Qwen2 的技术报告明白指出，训了 12T 数据的模型与训了 7T 数据的模型，基本没有优化。也就说，额外的 5T 数据仅仅是由于品质稍有降低（论文里说卡的阈值更小），就没有带来任何收益。
我们大略率拿不到比 Qwen2、Llama3 的 pretrain 阶段品质更好的数据，因此我团体觉着不要太执着于做一份特意洁净的 pretrain 数据了，你怎样洗数据都很难带来清楚收益。
再说数据配比，Llama3 和面壁自动明白给出了他们的数据配比，基本就是一个论断：代码很关键，英文很关键（即使是中文模型也应该保障英文语料的比例，有些 paper 以为模型的 general knowledge 基原本自于英文语料，中文更多的是对齐作用）。
这里给出不威望的团体倡导：中英五五开，代码不能少，畛域占比看算力。（依据团体需求和团体喜好，可以提高英文比例，假设有品质较好的 math 数据或逻辑数据，也减少一些）
面壁自动数据配比
Llama3数据配比
试验细节
Channel loss
就一句话：做 domain post-pretrain 不看 channel loss，你不如别开 tensorboard。
你就算随机拉一个数据集上来训，大略率也是 loss 缓慢降低的现象，你能失掉啥消息呢？你难道要等训了一周，才去做试验验证数据配比和学习率性能吗？
channel loss：不同数据 channel 各自的 loss。也就是说假定 1 个 batch 有 100 条数据：40条 en，30 条 cn， 20条 code， 10 条 domain，那么就绘制四条不同 channel 的 loss 曲线和一条总的 total loss 曲线。
（题外话，我原本以为 channel_loss 须要在>
channel_loss = {}for step, batch in enumerate(train_dataloader):batch = to_device(batch, device)channel = batch['channel'][0]del batch['channel']outputs = model(**batch)loss = outputs.loss# Update channel lossif channel in channel_loss:channel_loss[channel][0] += loss.item()channel_loss[channel][1] += 1else:channel_loss[channel] = [loss.item(), 1]all_channel_loss = [None for _ in range(world_size)]torch.distributed.all_gather_object(all_channel_loss, channel_loss)merged_channel_loss = {}for lst in all_channel_loss:for k, v in lst.items():if k in merged_channel_loss:merged_channel_loss[k][0] += v[0]merged_channel_loss[k][1] += v[1]else:merged_channel_loss[k] = [v[0], v[1]]for k,v in merged_channel_loss.items():avg_loss = v[0] / v[1] if v[1] != 0 else 0.0print_rank_0("The Channel {} loss is {}".format(k, avg_loss), args.global_rank)# Log channel loss to TensorBoardif dist.get_rank() == 0:writer.add_scalar(f'Loss/channel_{k}', avg_loss, epoch * num_batches + step)channel_loss = {}
Loss 剖析
前面提到过，pretrain 阶段有 warmup，那么 post-pretrain 当然也要有了，要素也很便捷啊。我们用的开源模型并没有提供应我们 checkpoint 对应的“优化器参数”，我们无法取得以前积聚的动量啊。
continue pretrain：
这篇论文讨论了“post-pretrain 模型时，warmup 应该经常使用的数据比例”。同时它也指出，warmup 在训练充沛的时刻是不太关键的。但由于我们无法判别模型是不是训练充沛了，所以还是老诚恳实的做个 warmup 吧。
warmup 比例
敲定 warmup 的数据比例后，选择一个悦目的学习率和数据配比，就去开局训练和观察 channel loss 吧，在最现实状况下，我们等候失掉一个这样的曲线：
联合 loss 曲线，我们再回过头来谈谈数据配比：post-pretrain 阶段最好的数据配比，就是沿用 pretrain 阶段的数据配比，很惋惜，我们无法能失掉到 Qwen、Llama 的 pretrain数据。因此，我们也别纠结数据去重了，大略率我们经常使用的 common 数据是人家曾经训过的，我们尽或许去找品质最高的 common 数据喂给模型就可以了。
不过从 channel loss 上，我们大略率能观察和反推一些物品：
综上，经过观察 loss，多做几组试验，基天性试探出哪个数据配比和哪个开源数据最适宜拿来 post-pretrain。
Scaling law
真的壮士，就应该去钻研 sacling law，这也就是除了Llama、Qwen，我还特意推崇“面壁MiniCPM”的要素，它仿佛是国际惟逐一家不执着于size，而是执着于“sacaling law”的公司。
这篇 domain scaling law 的论文化确指出“domain才干“和”general 才干“是相互抵触的，也就回归到了我一开局说的：我们的指标不是提高通用才干，而是去损失尽量少的通用才干。
D-CPT：
这篇论文的论断都是比拟 make sense 的：
文章再多的内容我就不谈了，感兴味的读者自己拜读一下即可，scaling law 的文章都相对艰涩一些，我还没有齐全读懂，不敢班门弄斧。我援用这篇 sacaling law 论文的关键要素是，一是讴歌一下做 scaling law 的大佬们，二是想表白“学习率真的很关键”这一观念，不要由于大家都在强调数据品质的关键性，就疏忽了炼丹的本钱行。
这里援用我的大佬共事跟我说过的一句话：“你把学习率设成 0 ，那是不是模型怎样训成果都不降低。那依据夹逼准绳，你只需找到一个好学习率，你数据再烂也能训出一个通用才干只降低一丢丢的模型。”
退火
退火自身怎样做，我就不多说了，小学习率 + 高精数据。基本每一个开源模型的技术报告，都会具体指出自己的退火数据配比。
我在这里提到退火，是想强调几个观念：
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