B站轻量级大语言模型index-1.9B深入解析

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原标题：B站轻量级大语言模型index-1.9B深入解析
关键字：数据,模型,阶段,效果,指令
文章来源：智猩猩AGI
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Index-1.9B base：在2.8T语料训练的基模型
Index-1.9B pure：部分数据和base不同，其他相同
Index-1.9B chat：基于base进行SFT和DPO后的模型
Index-1.9B character：在chat的基础上用RAG+fewshots提供角色扮演的能力
下面看下细节。
01模型（1）模型深度
目前业界普遍的认知是模型深度比宽度对效果的影响更大（相同参数下）。对比层数分别为36层和9层，总参数都为1.01B的模型，结果如下图，36层模型（base）效果确实更好。需要注意的是，相同模型参数量下，层数更多的模型会有更多的activation（与L * hidden size成正比），因此会需要更多显存。
（2）Norm-Head
模型不同层

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