目前不少开源模型在通用领域具有不错的效果，但由于缺乏领域数据，往往在一些垂直领域中表现不理想，这时就需要增量预训练和微调等方法来提高模型的领域能力。

但在领域数据增量预训练或微调时，很容易出现灾难性遗忘现象，也就是学会了垂直领域知识，但忘记了通用领域知识，之前介绍过增量预训练以及领域大模型训练技巧，详见：

• 如何更好地继续预训练-Continue PreTraining

• 领域大模型-训练Trick&落地思考

今天给大家带来一篇增量预训练方法-Llama-Pro，对LLMs进行Transformer块扩展后，增量预训练过程中仅对新增块进行训练，有效地进行模型知识注入，并且极大程度地避免灾难性遗忘。

LLaMA Pro: Progressive LLaMA with Block Expansion

LLaMA Pro: Progressive LLaMA with Block Expansion
Paper: https://arxiv.org/abs/2401.02415
Github: https://github.com/TencentARC/LLaMA-Pro

块扩展方法

块扩展，顾名思义，就是在原始模型中每个Transformer块或者某几个Transformer块后增加一个Transformer块，但为了保持扩展后的模型输出保持不变，需要增加的块为恒等块（输入输出相同），如下图所示。

在构建恒等块过程中，主要是将多头注意力层和FFN层中的最后一个线性层（Linear）权重置为0变成Zero-Linear，即可保持经过该块的输入输出一致。

PS：论文附录A中写了大段的推导公式来证明，在此不做过多介绍。

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16)
ckpt = model.state_dict()

# original_layers是模型原始层数，layers是模型最后达到层数
split = int(original_layers / (layers - original_layers))

layer_cnt = 0

output = {}
for i in range(original_layers):
    for k in ckpt:
        if ('layers.' + str(i) + '.') in k:
            output[k.replace(('layers.' + str(i) + '.'), ('layers.' + str(layer_cnt) + '.'))] = ckpt[k]
    layer_cnt += 1
    if (i+1) % split == 0:
        for k in ckpt:
            if ('layers.' + str(i) + '.') in k:
                if 'down_proj' in k or 'o_proj' in k:
                    output[k.replace(('layers.' + str(i) + '.'), ('layers.' + str(layer_cnt) + '.'))] = torch.zeros_like(ckpt[k])
                else:
                    output[k.replace(('layers.' + str(i) + '.'), ('layers.' + str(layer_cnt) + '.'))] = ckpt[k]
        layer_cnt += 1
    
assert layer_cnt==layers
for k in ckpt:
    if not 'layers' in k:
        output[k] = ckpt[k]

torch.save(output, output_path)

实验细节

数据分布

讨论分析

写在最后

• 目前来说mistral要好于llama，为啥不用mistral进行实验
• 不用恒定块，性能会差多少

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