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）