瀏覽器里直接能跑的SOTA小模型來了，分別在2億、5億和20億級別獲勝，抱抱臉出品。

秘訣只有兩個：

• 狠狠地過濾數(shù)據(jù)
• 在高度過濾的數(shù)據(jù)集上狠狠地訓練

抱抱臉首席科學家Thomas Wolf，總結團隊在開發(fā)小模型時的經(jīng)驗，拋出新觀點，引起業(yè)界關注：

合成數(shù)據(jù)目前只在特定領域有用，網(wǎng)絡是如此之大和多樣化，真實數(shù)據(jù)的潛力還沒完全發(fā)揮。

目前360M模型版本已發(fā)布Demo，在線可玩（注意流量）。

在瀏覽器里調(diào)用本地GPU運行，連模型權重帶網(wǎng)頁前端UI，400MB搞定。

嚴格過濾網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，性能直線上升

針對微軟Phi系列小模型，聲稱使用了一半合成數(shù)據(jù)，效果很好，但不公開數(shù)據(jù)。

開源界扛把子抱抱臉看不下去了：

造一個對標的大型合成數(shù)據(jù)集，開源它。

而且，團隊隱隱暗示了，此舉也有檢驗微軟在測試集上刷榜的傳聞，到底有沒有這回事的考慮。

抱抱臉使用當時最好的開源模型Mixtral-8-7B構造了25B合成數(shù)據(jù)。

訓練出來的模型效果還不錯，但仍然在某種程度上低于Phi-1和Phi-1.5的水平。

他們嘗試了讓大模型在中學水平上解釋各種主題，最終只有在MMLU測試上表現(xiàn)不好，因為MMLU是博士水平的題目。

真正的性能突破，反而來自一項支線任務：

除了用大模型從頭生成合成數(shù)據(jù)，也試試用大模型篩選過濾網(wǎng)絡數(shù)據(jù)。

具體來說是使用Llama3-70B-Struct 生成的標注開發(fā)了一個分類器，僅保留FineWeb數(shù)據(jù)集中最具教育意義的網(wǎng)頁。

使用經(jīng)過嚴格過濾的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)后，性能直線上升，并在大多數(shù)基準測試中超過了所有其他類似大小的模型，包括Phi-1.5。

抱抱臉團隊稱這項實驗結果是“苦樂參半”的：雖然模型性能前所未有的高，但也顯示出了合成數(shù)據(jù)還是比不過真實數(shù)據(jù)。

后來他們用同樣的思路從自然語言擴展到代碼，過濾的代碼數(shù)據(jù)集也被證明是非常強大的。

將HumanEval基準測試成績從13%左右直接提高到20%以上。

最終他們構造的混合數(shù)據(jù)集中，去重的過濾數(shù)據(jù)集占絕大部分，純合成數(shù)據(jù)Cosmopedia v2只占15%。

所以總得來說，合成數(shù)據(jù)還有用嗎？

團隊認為，可能只對確實缺少真實數(shù)據(jù)的領域更有意義了，比如推理和數(shù)學。

即使小模型也要訓練數(shù)萬億tokens

就在他們對這些新發(fā)現(xiàn)和結果感到興奮時，一位新實習生Elie Bakouch加入了。

雖然他當時只是實習生，但確是一位精通各類訓練技巧的專家。

在Elie的幫助下，團隊將模型尺寸從1.7B開始下降到360M甚至170M，也就是對標經(jīng)典模型GPT-1、GPT-2和BERT。

在這個過程中有了第二個重要發(fā)現(xiàn)：與過去的共識不同，即使是小模型也要在數(shù)萬億token上訓練，時間越長越好。

此外數(shù)據(jù)退火（Anneal the data）也被證明是有效的，也就是在訓練的最后一部分保留一組特殊的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

最終發(fā)布的系列模型適合部署在從智能手機到筆記本電腦的各種設備上，最大的1.7B模型BF16精度只占3G內(nèi)存。

作為參考，iPhone 15入門版也有6G，安卓手機就更多了。

雖然這次訓練出來的基礎模型足夠好，但團隊也還是發(fā)現(xiàn)一個問題。

過去的對齊和微調(diào)技術，如SFT、DPO、PPO等都是針對大模型非常有效，但對小模型效果并不理想。

團隊分析，對齊數(shù)據(jù)集中包含許多對小模型來說過于復雜的概念，并且缺乏精心設計的簡單任務。

下一個新坑也挖好了，有興趣的團隊可以開始搞起，沒準就成了小模型大救星。

在線試玩：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/instant-smollm