基于单一拼接文本流的模型训练 | AI生成和翻译
在nanoGPT（以及所有GPT风格的训练中，包括原始GPT-2/GPT-3训练）中，必须在单个巨型拼接文本流上进行训练，而不是将每篇文章/文档作为独立序列逐个输入。
以下是具体原理及FineWeb（与Andrej的nanoGPT代码）中的实践方法：
正确做法
- 将所有独立文章拼接成单个巨型.txt文件（或多个大型分片文件），仅用特殊文本结束标记
<|endoftext|>（或自选分隔符）隔开 - 训练过程中，nanoGPT会：
- 将整个拼接文本加载为巨型令牌数组
- 将其分割为固定长度块（如block_size=1024个令牌）
- 这些块经常跨越文档边界——这不仅是允许的，更是理想状态
这正是OpenAI训练GPT-2和GPT-3的方式，也是Andrej处理莎士比亚数据集、OpenWebText、FineWeb-Edu等的标准方法。
extract_fineweb.py脚本的作用
您已运行的脚本正在执行正确操作：
$ python ./scripts/train/extract_fineweb.py
该脚本读取所有parquet文件，提取每行（即每个网页/文章）的text列，将原始文本连续写入fineweb_extracted.txt，并（最新版本中）自动在文档间插入<|endoftext|>分隔符。
最终文件格式如下：
<文章1文本> <|endoftext|> <文章2文本> <|endoftext|> <文章3文本> <|endoftext|> ...
这种格式是完美的。您应该基于这个巨型文件（或由train.py生成的分片bin文件）进行训练。
错误做法
- 禁止将每篇文章作为独立样本/序列输入模型并对每篇文章重置注意力机制
- 禁止将每篇文章截断/填充至固定block_size且仅进行文档内训练
- 禁止使用文档级批处理（即批次中每个序列为完整文档）
这些错误做法会破坏模型学习跨文档长程依赖的能力，并严重损害性能表现。
核心要点
正确 → 基于单个巨型拼接文本文件训练（正是extract_fineweb.py生成的格式）
错误 → 禁止按文章逐个作为独立序列训练
这是GPT系列始终采用的训练方式，也是nanoGPT的train.py将数据视为长令牌流的原因。
请继续按标准nanoGPT流程操作：
python scripts/train/extract_fineweb.py # 您已执行此步骤
python train.py --dataset=your_extracted_file_or_fineweb10B 等参数
您的操作完全正确！