大语言模型的完整训练周期从0到1的体系化拆解

以下部分内容参考了AI。

要真正理解大语言模型(LLM)的创生过程,我们需要将其拆解为一个完整的生命周期,每个阶段的关键技术相互关联,共同支撑最终模型的涌现能力。以下是体系化的训练流程框架:

阶段一:数据工程 - 大模型的根基

  1. 数据采集与清洗

    • 多源异构数据:爬取网页(Common Crawl)、书籍、论文、代码(GitHub)、对话数据等

    • 去重与质量过滤:基于规则/LM的垃圾内容剔除,语言检测(保留多语种但需平衡)

    • 数据安全合规:版权争议内容处理,隐私信息脱敏(如邮箱、电话号码)

  2. Tokenizer设计与训练

    • BPE/WordPiece/Unigram算法选择:平衡词汇表大小与OOV问题

    • 特殊Token设计:<|im_start|>等对话标记,领域相关符号(如代码中的缩进)

    • 多语言支持:通过SentencePiece实现跨语言分词(如LLaMA的20万词表)

阶段二:模型架构设计 - Transformer的进化
  1. 核心架构选择

    • Decoder-only结构:因果注意力掩码(GPT系列)

    • 稀疏注意力优化:FlashAttention-2的IO感知计算(提升3倍训练速度)

    • 位置编码创新:RoPE(相对位置编码,支持长度外推)

  2. 组件级优化

    • 激活函数:SwiGLU(比ReLU更平滑的梯度流)

    • 归一化层:RMSNorm(省去均值计算,适合超大模型)

    • 注意力头机制:GQA(Grouped-Query Attention,平衡KV缓存与效果)

  3. 扩展性设计

    • MoE架构:如Mixtral的8个专家+路由网络,显存消耗仅1/4

    • 3D并行策略:数据并行+流水并行(PipeDream)+张量并行(Megatron-LM)

阶段三:预训练 - 解锁模型潜能
  1. 训练目标设计

    • 标准语言建模:next-token prediction(覆盖95%以上训练步)

    • 填充预测(Fill-in-middle):提升代码生成能力(如StarCoder)

    • 多任务混合训练:在1%数据中混合指令数据(为微调铺垫)

  2. 优化策略

    • 学习率调度:余弦退火+Warmup(例如峰值3e-4,持续20k步)

    • 混合精度训练:FP16+动态Loss Scaling(A100显存节省40%)

    • 梯度裁剪:阈值0.1-1.0(防止梯度爆炸)

  3. 稳定性保障

    • Checkpoint保存:每2小时保存一次(含优化器状态)

    • 监控指标:Perplexity突变为重启信号,梯度范数监测

    • 灾难性遗忘应对:保留5%通用数据作为正则化

阶段四:对齐与微调 - 从知识到智能

  1. 监督微调(SFT)

    • 数据构造:指令-响应对(如Alpaca的52k数据)

    • 课程学习:先单轮对话后多轮,逐步增加难度

    • 灾难性遗忘缓解:Lora(低秩适配器,仅训练0.1%参数)

  2. 偏好对齐

    • RLHF流程

      1. 奖励模型训练:基于Bradley-Terry模型的对数损失

      2. PPO优化:KL散度约束防止过度优化(β=0.1-0.2)

    • DPO替代方案:直接优化策略梯度,无需显式奖励模型

  3. 持续学习

    • 增量训练:插入新的专家层(如PaLM 2的pathways)

    • 参数隔离:Side Network防止旧知识覆盖

阶段五:部署优化 - 让模型落地

  1. 推理加速

    • 量化方案:GPTQ(3bit量化,精度损失<1%)

    • 算子融合:将LayerNorm+GEMM合并为单一CUDA Kernel

    • 动态批处理:vLLM的PagedAttention技术

  2. 安全防护

    • 推理时干预:基于概率的拒绝采样(如Llama Guard)

    • 后门检测:激活空间异常值分析(如MAD防御)

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