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0、概述

大模型学习的重点主要包括：模型的训练/微调、模型的部署/测评、模型的上层开发

• 训练/微调：训练是基础，微调是关键，它们决定了模型在特定任务上的表现

• 部署/测评：部署是将模型推向应用的桥梁，测评是确保模型性能的保障

• 上层开发：通过Prompt、RAG、Agent等技术，将模型的能力转化为实际应用

1、模型的训练/微调

1.1 基本的训练/微调

• 训练（Train）：

  • 从零开始训练一个大模型：这是一项极其复杂的任务，需要大量的数据、计算资源和时间，例如：OpenAI的GPT-3模型使用了数千亿个单词的数据进行训练，耗时数月，使用了数千块高性能GPU（如H100、A100）

  • 数据量：预训练通常需要海量数据，例如18TB（甚至更多）的文本数据

  • 时间：训练一个大型模型可能需要数月时间，具体取决于模型规模和硬件性能

  • 训练平台：需要强大的计算资源，如千卡（1000块GPU）、万卡（10000块GPU）等。常见的硬件包括H100、A100等高性能GPU

• 微调（Fine-tune）：

  • 基于开源大模型进行微调：这是更常见的实践方式，微调的目标是将一个预训练好的模型调整为特定任务（如问答、文本生成等）的最优版本

  • 数据量：微调通常只需要少量数据（如几十条甚至几百条标注数据）

  • 时间：微调的时间相对较短，从几分钟到几小时不等，具体取决于数据量和模型大小

  • 训练平台：微调可以在相对较小的硬件上完成，例如：一块NVIDIA RTX 4090 GPU

  • 微调的挑战：

    • 微调失败是常态：微调过程中可能会出现各种问题，如过拟合、性能下降等，成功微调需要大量的实验和调整

    • 炼丹过程：没有固定的公式，需要不断尝试不同的数据、参数和优化方法

• 共同点：

  • 修改模型参数：无论是训练还是微调，核心都是通过优化算法（如Adam）调整模型的参数，以最小化损失函数

1.2 三阶段训练过程

• 第1阶段：预训练（Pre-Train）

  • 内功修炼：通过自监督学习的方式，让模型学习语言的通用规律，例如：BERT的Masked Language Model（MLM）任务，通过预测被掩盖的单词来学习语言结构

  • 自回归方式训练：如GPT系列，通过预测下一个单词来训练模型

  • 数据：通常使用大量的无标注文本数据，如维基百科、书籍、网页等

  • 成果：生成一个基础模型（base model），这个模型可以用于多种下游任务的微调

• 第2阶段：监督指令微调（Supervised Finetune）

  • 外功修炼：将模型调整为能够完成特定任务（如问答、文本生成等）

  • 功能：

    • 对话能力：能够理解并回应人类的对话

    • 指令遵循能力：能够根据用户指令执行任务

    • 函数调用能力：能够调用外部工具或API来完成任务

    • 复杂推理能力：能够分步骤解决复杂问题

  • 数据：使用标注好的问答对、对话历史等数据

  • 两种风格：

    • 注入知识：通过微调让模型学习特定领域的知识

    • 提升能力：通过微调让模型更好地完成特定任务

• 第3阶段：偏好优化（Preference Optimization）

  • RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）：通过人类反馈来优化模型的输出，例如：让人类标注模型生成的答案的质量，然后通过强化学习调整模型

  • DPO（Direct Preference Optimization）：直接优化模型的输出偏好，让模型生成更符合人类偏好的答案

  • 一问两答：对于一个问题，模型生成一个“不好”的答案和一个“好”的答案，通过比较来优化模型

1.3 低代码/无代码开发

通过工具（如LangChain）实现模型的微调和部署，无需编写大量代码，例如：LangChain提供了一系列的API和工具，使得开发者可以通过简单的配置完成复杂的任务

1.4 工程平衡

• 重点突出微调能力：在微调过程中，需要重点关注如何提升模型在特定任务上的表现，同时尽量保留模型原有的通用能力

• 避免破坏原有能力：微调过程中需要谨慎调整模型参数，避免过度拟合导致模型在其他任务上的表现下降

2、模型的部署与测评

2.1 部署（Deployment）

• 定义：将训练好的模型部署到生产环境中，使其能够被实际应用调用

• 关键要素：

  • 硬件选择：根据模型大小和性能需求选择合适的硬件，如GPU或TPU

  • 框架选择：使用如TensorFlow Serving、TorchServe等框架来部署模型

  • 容器化：通过Docker容器化部署，便于管理和扩展

  • API接口：提供RESTful API或gRPC接口，方便其他应用调用

• 目标：确保模型在生产环境中稳定运行，能够高效响应请求

2.2 考试（模型测评）

• 全学科考试：通过一系列标准化的测试来评估模型的性能。常见的测试包括：

  • MMLU：多学科测试，涵盖数学、科学、人文等多个领域

  • CMMLU：中文多学科测试

  • C-Eval：中文综合能力测试

• 测评指标：通常包括准确率、召回率、F1值等，用于评估模型在不同任务上的表现

3、模型的上层开发（以LangChain家族为核心）

3.1 Open API

• 定义：通过API接口调用模型，无需直接与模型交互，例如：OpenAI的API允许用户通过简单的HTTP请求调用其模型

• 优势：简化开发流程，降低开发门槛

3.2 Prompt开发

• 定义：通过设计合适的提示（Prompt）来引导模型生成期望的输出，例如：通过构造特定的文本格式，让模型理解任务要求

• 应用：广泛用于文本生成、问答等任务

3.3 RAG开发

• 定义：Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成），结合检索和生成，先从知识库中检索相关信息，再生成答案

• 优势：能够结合外部知识库，提升生成内容的准确性和丰富性

3.4 Agent开发

• 定义：开发智能代理（Agent），让模型能够自主调用外部工具（如API、数据库）来完成任务

• 应用：例如，开发一个能够查询天气、预订机票的智能代理