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构建流程以OpenAI的公开信息主要包含四个阶段预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。每个阶段所需的数据集规模、算法类型、产生的模型、时间和GPU资源都不相同1、预训练预训练的灵感来自CV中的ImageNet使用训练数据训练出一个具备通用且强大的自然语言表示能力该模型能有效学习到词汇、语法、语义等信息。要理解这点你需要知道——Transformer训练大模型的本质的是得到一个预测模型即通过已有的语言序列预测下一个词不断反复在支持的最长上下文限制窗口内进行。1预训练数据集数据集分类、预处理✓通用数据集网页、图书、新闻、对话文本等。规模大、多样性和易获取。✓专业数据集多语言数据、科学文本数据、代码及领域特有资料等。预训练时引入专业数据集可有效提高大模型解决任务的能力。✓初筛质量过滤、去冗余、隐私消除。✓词元切分Tokenization将原始文本分割成词元序列的过程是数据预处理中至关重要的一步。✓影响分析数据规模、质量和多样性评估。分析数据对大语言模型训练所需资源或预估模型性能的影响。开源数据集Pile、RefinedWeb、ROOTS、CulturaX、SlimPajama等。2分布式预训练训练是自监督的并行策略✓数据并行每个计算设备都有整个神经网络模型的模型副本Model Replica进行迭代时每个计算设备只分配一个批次数据样本的子集并根据该批次样本子集的数据进行网络模型的前向计算。DP、DDP、FSDP、ZeRO等。✓模型并行用于解决单节点内存不足的问题。分为两种层间并行算子间并行/流水线并行PP、层内并行算子内并行/张量并行TP。还有SP、EP。✓混合并行将多种并行策略如数据并行、流水线并行和张量并行等混合使用。训练配置正则化方法、激活函数、优化器等。训练的集群架构✓硬件组成多个计算加速器组成的服务器、架顶交换机、骨干交换机等组成往往为树形结构。✓其他参数服务器PS架构、去中心化架构。2、指令微调有监督微调SFT得到预训练完的基础模型后模型虽然具备了大量的“知识”但是由于其训练时的目标仅是进行后续词的预测因此不能够理解并遵循人类自然语言形式的指令。要进一步用于下游任务需要再构建问题与答案的数据集进行指令微调在通用语义表示的基础上适配下游任务特性。从训练方式的角度来看指令微调与预训练大体上较为相似不过指令微调的目标函数往往只是针对输出部分来计算损失。1指令微调数据集相比预训练数据集量级小的多根据OpenAI公开消息指令微调阶段也仅仅使用数万条数据。✓构成文本对包含“指令输入”与“答案输出”两个关键部分。✓构建方法手动构建、现有数据集转换、自动构建以及综合模式。都是一个学习点✓数据影响评估数据质量、数据多样性、数据对结果影响评估等。✓开源数据集通用、特定领域。2指令微调✓全量微调微调全部参数✓高效微调微调部分参数旨在仅训练少量参数就使模型适应下游任务。例如LoRA大语言模型的低秩适配器算法结构如下LoRA 算法不仅在 RoBERTa、DeBERTa、GPT-3 等大语言模型上取得了很好的效果还应用到了 Stable Diffusion 等视觉大模型中可以用小成本达到微调大语言模型的目的。引起了企业界和研究界的广泛关注。还有一些变体AdaLoRA、QLoRA、IncreLoRA及LoRA-FA等。3上下文窗口扩展你肯定遇到过经过多轮对话后AI抽风记不住之前的要求开始胡乱编撰。随着更多长文本建模需求的出现多轮对话、长文档摘要等任务在实际应用中越来越多。常见上下文窗口扩展技术✓增加上下文窗口的微调采用直接的方式即通过使用一个更大的上下文窗口来微调现有的预训练 Transformer以适应长文本建模需求。✓具备外推能力的位置编码改进的位置编码如 ALiBi[240]、LeX[241] 等能够实现一定程度上的长度外推。这意味着它们可以在小的上下文窗口上进行训练在大的上下文窗口上进行推理。✓插值法将超出上下文窗口的位置编码通过插值法压缩到预训练的上下文窗口中。3、强化学习RL有监督微调后的模型初步具备回答指令的能力但有2个缺陷✓麻烦需要构建海量指令-答案对数据集高质量回复标注需耗费高昂人力成本✓难以适应多样性交叉熵损失函数要求模型输出与标准答案逐字匹配既无法适应自然语言的表达多样性也难以解决输出对输入微小变动的敏感性。针对以上所以补充上强化学习强化学习RL研究的是智能体与环境交互的问题其目标是使智能体在复杂且不确定的环境中最大化奖励。2种演进方向✓基于人类反馈的强化学习RLHF模型自主探索更优的回复策略并使得模型回复与人类偏好和价值观对齐。✓面向深度推理的强化学习以 OpenAI 的 O 系列模型和 DeepSeek的 R 系列为代表通过答案校验引导模型进行多步推理。这类方法将复杂问题分解为长思维链Chain-of-Thought的决策序列在数学证明、代码生成等场景中展现出超越监督学习的推理能力。✓比之有监督学习RL摆脱局部最优束缚、突破数据覆盖的认知边界、复杂系统长期价值建模。算法方法✓传统方法如 Q-learning通常基于“价值函数”间接优化策略——先评估动作的价值再选择最优动作。✓策略梯度Policy Gradient方法摒弃了“先估值再决策”的中间步骤而是将策略本身参数化例如用神经网络表示直接通过梯度上升优化策略参数让智能体更倾向于选择能带来高回报的动作。学习时可从从策略梯度的基础概念出发回顾经典算法如REINFORCEPPO等并讨论在大模型时代流行的GRPORLOO等方法。开源框架✓字节跳动与香港大学联合开源的 RL 框架 verlHybridFlow为大模型强化学习训练带来了创新性的解决方案有效解决了传统 RL/RLHF 系统灵活性和效率不足的问题。开源数据集✓Summarize from FeedbackOpenAI 在2020年就将RLHF技术引入摘要生成该数据集分为两部分对比部分和轴向部分。对比部分共计 17.9 万条数据标注者从两个摘要中选择一个更好的摘要。轴向部分则有共计 1.5 万条数据使用 Likert 量表为摘要的质量评分。对比部分仅有训练和验证划分而轴向部分仅有测试和验证划分✓WebGPT的人类反馈数据集来指导模型提升长文档问答能力该数据集包含在 WebGPT 项目结束时被标记为适合奖励建模的所有对比数据总计 1.9 万条数据。✓其他Anthropic 的HH-RLHF数据集、Stanford Human PreferencesSHP数据集。4、推理效率优化模型、训练、推理大模型的推理过程与其他深度学习模型如 BERT、ResNet 等非常不同BERT 的执行时间通常是确定且高度可预测的。但在大语言模型的推理过程中虽然每次迭代执行时间具有确定性但迭代次数输出长度是未知的。影响效率指标的关键因素计算成本、内存访问成本、内存使用情况。核心原因模型规模、自注意力机制计算复杂度核心来源、解码方法。效率优化方法✓模型优化优化模型结构高效 FFN 设计、注意力机制优化、MoE 架构设计、Transformer 代替架构设计模型压缩修改模型的数据表示例如量化、改变其架构例如稀疏化、结构优化等、知识蒸馏来提高推理效率✓低精度训练前主流训练框架例如 Megatron-LM、MetaSeq 和 Colossal-AI仍采用 FP32 全精度或混合精度的 FP16/BF16 策略。随着 Nvidia H100 GPU 的推出FP8正逐渐成为下一代低精度数据表示的主流格式。面临数据下溢或上溢问题。✓推理优化算法级多模型推测解码、KV-cache 优化、系统级模型/硬件并行化策略、显存优化、调度优化、网络请求优化、采样解码加速等。5、部署与应用三层工作✓基础层大模型、深度学习框架Pytorch/Tensorflow、硬件算力支持GPU/TPU集群。✓部署层模型压缩/量化/剪枝、推理优化TensorRT、ONNX Runtime、部署架构云原生/嵌入式边缘端、服务化封装API网关、负载均衡。✓应用层场景适配NLP/CV/语音/多模态、prompt工程、效果评估准确率、响应速度。本地部署工具✓llamallama是Meta的一个大模型llama.cpp是纯C/C 实现的大语言模型推理项目其主要功能是为用户提供跨硬件的高效推理能力。✓Ollama一个开源的大模型服务工具基于 llama.cpp具备简洁的安装和使用流程。✓Open Webui一个功能丰富的大模型管理工具提供类似 ChatGPT 用户交互界面的工具方便用户与模型交互。本地部署原理图应用场景内容创作、聊天机器人、翻译、代码编程、智能增强检索等。03 其他✓多模态大模型视觉图像、语音等多模态数据涉及数据语义关联、多模态文本对齐等关键技术。✓Agent检索增强生成最近很火结合大语言模型的语义理解与实时搜索能力为用户提供更精确、即时的查询结果。还有哪些AI大模型的关键学习模块欢迎补充~​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE 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