背景

1. 什么是领域模型？
2. 领域模型为什么需要专门做 post-pretrain 训练，alignment 阶段不够吗？

简单来说，领域模型 / 专家模型 就是在某一个专业领域性能特别好的模型，可能包括法律、医学、教育、role-play 等等。一般来说，领域模型比较重要的环节是 RAG，我们需要有一个特别高精的检索库，来辅助模型做一些专业的回答。这也就是说，做好 sft 和 ppo 似乎就可以了？

其实，这么想也基本正确，因为大部分领域模型所处理的任务场景，80% 都是模型的通用能力能 cover 的。以法律大模型为例，“判断是否是法律问题、总结律师发言重点、提取法官判决结果等等？” 类似的问题基本任何一个开源模型 + 几百条 sft 语料都能做的不错。

然而，领域模型的要求的准确率是远远大于 80% 的，而剩下的那 20% case 恰恰又是 sft 无论如何也做不好的。

“张三犯抢劫罪，张三买了苹果，张三杀了个人，张三睡觉，张三挪用公款，……，张三寻衅滋事李四。” 请概括张三触犯的法条？

以上面这个 case 为例，我们的通用模型大概率是会把“寻衅滋事”当做一个动作来看待，而不会把它视为一个违法行为，进而导致概括错误。可如果连这种简单 case 都调用 RAG 的话，那么显然成本高的有些过分了，何况这种情况还很难检索准确。

因此，post-pretrain 的目的便是让模型尽可能的去认识这个领域的专有名词，知道某些词汇就是这个领域的专有名词，进而让 attention 给到这些 token 一些更大的权重。法律模型需要见过所有的法律法规、医学模型需要见过所有的症状和药品名词，以此类推。

然而，大量的 paper 已经证明：续训模型的过程，大概率是“学了新的，忘了旧的”的过程。这也就是说，你提高模型在领域知识上的认知能力的同时，往往它也在丢失通用能力。前面也说了，我们有 80% 的场景时需要通用能力来覆盖的。因此，我们更加靠谱的目标是：在 post-train 阶段学习领域知识的同时，尽最大可能去避免模型的通用能力损失。（贪不了一点，大模型有太多的工作需要 trade-off）

Post-Train

如果你的 base_model 是自己训的，那后面不用看了。使用退火前的 checkpoint，沿用 pretrain 阶段的训练数据，使用类似于“91开”的数据配比去混合领域数据续训，训完再退火，然后这个工作就完成了！

pretrain 知识回顾

emm，还往下读，应该都是没有自己 model 的同学了，咱们继续探讨！

pretrain 最重要的几个东西：数据，学习率，优化器！

• 数据就不多说了，质量为王，记得去重！学习率：模型的更新幅度，size越大的模型，特征空间越大、表达能力和学习能力越强，因此学习率也应该小一点（做个假设，模型 size 无限大，有无数的神经元，那么它完全可以启用没用到的神经元来学习新知识，这样就避免了遗忘旧知识这个现象的发生）。优化器：Adam 的基础知识我就不谈了，这里只强调一点，模型的优化方向是“历史动量”和“当前数据 grad”共同决定的。也就是说，不管当前数据多 bad，优化器都会限制你做出太大幅度的更新，梯度裁剪/梯度正则类似。因此，基本可以认为我们的模型具有一定的抗噪能力。
• 
  

目前，大家基本都默认使用如下三个步骤进行 pretrain：

• warmup：在训练过程中，将学习率慢慢提高。（可以这么理解，你的模型还没有积攒足够的动量去抗噪，太大的学习率容易造成不可逆的影响）linear / constant / cosine decay：维持稳定的学习率，或者缓慢衰减的学习率。Anneal：用小学习率去学高精数据，IFT数据，逻辑数据，去提高通用逻辑能力能力和打榜能力。
• 
  

（llama 和 面壁 都明确提出了退火阶段带来的能力提升）

llama 退火结论

面壁智能退火结论

post-pretrain 数据储备

基础知识我们回顾完了，现在开始准备数据。说句丑话，如果你没有领域模型的高精数据，也没打算去爬数据和洗数据，那神仙难救，个人建议换个方向去研究 。

好，我们已经有了领域高精数据。那 common 数据和数据配比怎么搞呢？

先说数据质量，post-pretrain 不用那么精细，我们的目标是通用能力不下降，而不是通用能力大幅度提升。qwen2 的技术报告明确指出，训了 12T 数据的模型与训了 7T 数据的模型，基本没有提升。也就说，额外的 5T 数据仅仅是因为质量稍有下降（论文里说卡的阈值更小），就没有带来任何收益。

我们大概率拿不到比 qwen2、llama3 的 pretrain 阶段质量更好的数据，因此我个人觉着不要太执着于做一份特别干净的 pretrain 数据了，你怎么洗数据都很难带来明显收益。

这里推荐几个开源数据集，感觉基本够用了！

英文 Fineweb：https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb-edu

英文 pile：https://huggingface.co/datasets/EleutherAI/pile

中文 SkyPile：https://huggingface.co/datasets/Skywork/SkyPile-150B

中文 CCI：https://huggingface.co/datasets/BAAI/CCI2-Data

代码 the-stack-v2：https://huggingface.co/datasets/bigcode/the-stack-v2-train-smol-ids

再说数据配比，llama3 和面壁智能明确给出了他们的数据配比，基本就是一个结论：代码很重要，英文很重要（即使是中文模型也应该保证英文语料的比例，有些 paper 认为模型的 general knowledge 基本来自于英文语料，中文更多的是对齐作用）。

这里给出不权威的个人建议：中英五五开，代码不能少，领域占比看算力。（根据个人需求和个人喜好，可以提高英文比例，如果有质量较好的 math 数据或逻辑数据，也添加一些）

面壁智能数据配比

llama数据配比

果粉专区

果粉的话，建议直接使用 中文 + 领域 + 下面的数据配比，相信 apple！

苹果论文：https://arxiv.org/pdf/2406.11794v3

苹果训练数据：

• /huggingface.co/datasets/mlfoundations/dclm-baseline
• -huggingface.co/datasets/bigcode/starcoderdatahttps
• /huggingface.co/datasets/EleutherAI/proof-pile-2

实验细节

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过来训，大概率也是 loss 缓慢下降的现象，你能得到啥信息呢？你难道要等训了一周，才去做实验验证数据配比和学习率配置吗？

channel loss：不同数据 channel 各自的 loss。也就是说假设 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，我本来以为 channel_loss 需要在 dataloader 侧做很复杂的操作才能实现，后来经大佬同事指点，发现只要给每条数据加一个 channel 字段，再通过 all_gather_object 去通讯下就行，代码如下）

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 loss
    if channel in channel_loss:
        channel_loss[channel][0] += loss.item()
        channel_loss[channel][1] += 1
    else:
        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 0.0
        print_rank_0("The Channel {} loss is {}".format(k, avg_loss), args.global_rank)

        # Log channel loss to TensorBoard
        if dist.get_rank() == 0:
            writer.add_scalar(f'Loss/channel_{k}', avg_loss, epoch * num_batches + step)

    channel_loss = {}

Loss 分析

前面提到过，pretrain 阶段有 warmup，那么 post-pretrain 当然也要有了，原因也很简单啊。我们用的开源模型并没有提供给我们 checkpoint 对应的“优化器参数”，我们无法获得以前积攒的动量啊。

continue pretrain：https://arxiv.org/pdf/2406.01375

这篇论文讨论了“post-pretrain 模型时，warmup 应该使用的数据比例”。同时它也指出，warmup 在训练充分的时候是不太重要的。但因为我们无法判断模型是不是训练充分了，所以还是老老实实的做个 warmup 吧。

warmup 比例

敲定 warmup 的数据比例后，选择一个顺眼的学习率和数据配比，就去开始训练和观察 channel loss 吧，在最理想情况下，我们期待得到一个这样的曲线：

1. domain_channel 的 loss 明显下降（新知识好学）common_channel 的 loss 基本持平，极缓慢下降（理论上会选用作为底座的 model，通用能力已经很强了，这时候很难再让他的通用能力再进步一提升了，上文提到过 qwen2 多训了 5T 通用数据但毫无收益）
2. 
   

结合 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，很可惜，我们不可能获取到 qwen、llama 的 pretrain数据。因此，我们也别纠结数据去重了，大概率我们使用的 common 数据是人家已经训过的，我们尽可能去找质量最高的 common 数据喂给模型就可以了。

不过从 channel loss 上，我们大概率能观察和反推一些东西：

1. 初始 loss 低：任务简单，或者模型已经训过这份数据。如果你使用的底座模型效果巨强，比如是 qwen2-72B，llama3-70B，你甚至可以断言这个数据的质量很高（能力差的小模型不能随便下定论）。当然，loss 低也有可能存在一种情况，那就是数据十分的脏，全都是重复 token 或者 固定 pattern；初始 loss 高：好现象，说明模型没有见过这个数据。但也有数据质量很差的风险，最好再清洗下这个数据源；loss 持平或缓慢下降：好现象，没有比这更好的现象了，基本就是我们蒙对了底座模型 pretrain 阶段使用的数据配比才会有的现象；loss 快速下降：说明这个数据很容易学习，有可能是 domain 数据的特点比较显著，也有可能是数据比较脏，都是固定 pattern 或者具有明显的格式（提一句，llama 说任何 markdown 数据都对模型性能有损失，所以有明显格式的数据要慎重使用）；common channel loss 下降明显：你的 common 数据显然不够 common，它相对模型来说有可能更像是 domain 数据，说明当前数据配比和 pretrain 的配比偏离有点远；domain channel loss 下降明显：好事，鼓掌欢呼；domain channel loss 不下降：初始 loss 低说明模型大概率已经训过这份 domain 数据了，初始 loss 高还不下降，可能是数据不够干净，也可能是数据比较难学，再多训会吧；loss 上升：和导师或领导汇报就说学习率设置的不合适，自己私下再顺带 check 一下训练代码。

综上，通过观察 loss，多做几组实验，基本能试探出哪个数据配比和哪个开源数据最适合拿来 post-pretrain。

Scaling law

真的勇士，就应该去研究 sacling law，这也就是除了llama、qwen，我还特别推崇“面壁智能”的原因，它似乎是国内唯一一家不执着于size，而是执着于“sacaling law”的公司。

这篇 domain scaling law 的论文明确指出“domain能力“和”general 能力“是相互冲突的，也就回归到了我一开始说的：我们的目标不是提高通用能力，而是去损失尽量少的通用能力。

D-CPT：https://arxiv.org/pdf/2406.0137

D-CPT

这篇论文的结论都是比较 make sense 的：

1. 小学习率，domain 学得快，通用忘得慢；
2. 大学习率，domain 学得快，但到一定地步后就震荡，毕竟学习能力有限；
3. 不同 size 的模型适合不同的学习率。

文章再多的内容我就不谈了，感兴趣的读者自己拜读一下即可，scaling law 的文章都相对晦涩一些，我还没有完全读懂，不敢班门弄斧。我引用这篇 sacaling law 论文的主要原因是，一是讴歌一下做 scaling law 的大佬们，二是想表达“学习率真的很重要”这一观点，不要因为大家都在强调数据质量的重要性，就忽略了炼丹的老本行。

这里引用我的大佬同事跟我说过的一句话：“你把学习率设成 0 ，那是不是模型怎么训效果都不下降。那根据夹逼准则，你只要找到一个好学习率，你数据再烂也能训出一个通用能力只下降一丢丢的模型。”

退火

退火本身怎么做，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，都会详细指出自己的退火数据配比。

我在这里提到退火，是想强调几个观点：

退火直接能提高刷榜能力！我们 post-pretrain 的模型，都是做过退火的，也就是说这个模型就像是刚高考完的高三学生，考试能力是人生巅峰！现在不管教他什么知识，他的考试能力都会下降。不管你怎么训，模型的打榜能力基本都会下降，所以大家不要太过焦虑这个现象。但做 post-pretrain 之前，一定要构建好 domain 能力的评估集，证明自己的 domain 能力在提升。要不然 common 也降、domain 也降，是钱多闲得慌吗？

参考资料

面壁技术报告：/shengdinghu.notion.site

Qwen2技术报告：Qwen2 Technical Report

llama3技术报告：://ai.meta.com/research/pu

文章来源于“知乎”，作者“ybq”