将Llama-3 的上下文长度从8K扩展到超过100万

Gradient AI最近将Llama-3 8B和7B模型通过渐进式训练方法不断将Llama-3模型的上下文长度从8k一路扩展到262k、524k

今天Gradient AI成功宣布成功地将Llama-3 系列模型的上下文长度扩展到超过1M…并且1M上下文窗口 70B 模型在 NIAH （大海捞针）上取得了完美分数。

Llama 3模型最初被训练用于处理8000个令牌的默认上下文长度，约相当于6,000字或10页文档。

Gradient为了解锁更长上下文的使用场景，扩展了Llama 3模型的上下文窗口到超过100万。这种扩展使得模型可以处理相当于《哈利·波特》系列前五本书的内容量。

这种扩展显著增加了模型处理长文本的能力，允许它在一个任务中考虑更多的信息，从而提高了理解和生成文本的精确度和相关性。

为了逐步适应这种大幅度增加的上下文长度，Gradient AI采用了渐进式训练方法。这意味着模型从较短的序列长度开始训练，逐渐增加到目标长度。这种方法有助于模型逐步学习处理更长文本的策略，而不是一开始就直接面对极大的挑战。

渐进式训练（Progressive Training）:
- 步骤：模型从处理较短的文本序列开始，逐步增加处理的序列长度。这种渐进式增长使模型能够适应在每个步骤中的学习挑战，从而逐步提高处理更长序列的能力。
- 优势：这种方法有助于避免在初期阶段由于序列长度过大而导致的训练困难，保证了训练的稳定性和效率。
使用 RingAttention 和 EasyContext Blockwise：
- 技术细节：为了高效管理长序列的计算负担，采用 RingAttention 库优化注意力机制的计算，使其能够扩展到非常长的序列。同时，EasyContext Blockwise 技术被用来分块处理长文本，进一步提高处理速度和降低内存需求。
- 应用效果：这些技术提高了模型在长序列上的训练和推理速度，使得在大规模GPU集群中的部署和执行变得更加高效。
NTK-aware 插值和缩放法则：
- 目的：利用神经切线核（NTK）理论优化模型参数的初始化和调整，以适应不同长度的文本处理。
- 实施：通过遵循缩放法则和进行NTK-aware的参数插值，调整模型的RoPE（Rotary Positional Embeddings）theta参数，使模型在不同长度的文本上表现最佳。

数据处理：
- 数据集：使用了大规模图像-文本配对数据集和纯文本数据集，这些数据集被用来交错训练模型，以平衡视觉和文本信息的处理能力。
- 数据增强：采用数据增强策略来丰富训练数据，提高模型对不同类型文本的适应性和鲁棒性。
硬件配置：
- 部署环境：模型在Crusoe Energy的高性能L40S集群上进行训练，这些集群配备了先进的GPU和高速网络连接，以支持大规模并行处理。

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