大模型数据建设探索与实践

主要观点总结

本次分享主题为《大模型数据建设探索与实践》，内容涵盖数据准备、预训练、后训练以及数据版本动态调整等方面，介绍了在工程实践中如何应用这些方法，并探讨了数据配比策略和数据筛选的重要性。

关键观点总结

关键观点1: 数据准备与训练流程

介绍了大模型的训练流程，包括数据准备、预训练和后训练三个阶段。讨论了实际操作中的复杂性，如预训练周期长、数据版本动态调整等。

关键观点2: 数据版本更新的影响因素

分析了影响数据版本更新的因素，包括数据来源变更、新数据引入、数据配比差异等。介绍了在工程实践中如何应用这些因素进行数据处理和流程调整。

关键观点3: 预训练数据配比策略

详细讲解了预训练数据配比策略的重要性及实际应用。介绍了DoReMi方法、双层优化算法和在线领域采样权重调整等策略，并分析了它们的特点和局限性。

关键观点4: 后训练数据筛选

讨论了后训练数据筛选的重要性和发展趋势，介绍了多种数据筛选方法，包括CherryLLM、Superfiltering等，并分析了它们的优点和缺点。