大模型训练不难，三步即可实现

前言

初步认识了大模型长什么样了，接下来一起来看看如何训练出一个大模型。

训练方式，这里主要参考OpenAI发表的关于InstructGPT的相关训练步骤，主流的大模型训练基本形式大多也是类似的：
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1、预训练（Pretraining）

预训练是大模型训练的第一步，目的是让模型学习语言的统计模式和语义信息。主流的预训练阶段步骤基本都是近似的，其中最重要的就是数据，需要收集大量的无标注数据，例如互联网上的文本、新闻、博客、论坛等等。这些数据可以是多种语言的，并且需要经过一定的清洗和处理，以去除噪音，无关信息以及个人隐私相关的，最后会以tokenizer粒度输入到上文提到的语言模型中。这些数据经过清洗和处理后，用于训练和优化语言模型。预训练过程中，模型会学习词汇、句法和语义的规律，以及上下文之间的关系。OpenAI的ChatGPT4能有如此惊人的效果，主要的一个原因就是他们训练数据源比较优质。

2、指令微调阶段（Instruction Tuning Stage）

在完成预训练后，就可以通过指令微调去挖掘和增强语言模型本身具备的能力，这步也是很多企业以及科研研究人员利用大模型的重要步骤。

Instruction tuning（指令微调）是大模型训练的一个阶段，它是一种有监督微调的特殊形式，旨在让模型理解和遵循人类指令。在指令微调阶段，首先需要准备一系列的NLP任务，并将每个任务转化为指令形式，其中指令包括人类对模型应该执行的任务描述和期望的输出结果。然后，使用这些指令对已经预训练好的大语言模型进行监督学习，使得模型通过学习和适应指令来提高其在特定任务上的表现。

为了让模型训练更加高效和简单，这个阶段还有一种高效的fine-tuning技术，这为普通的从业者打开了通向使用大模型的捷径。

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)旨在通过最小化微调参数的数量和计算复杂度，达到高效的迁移学习的目的，提高预训练模型在新任务上的性能，从而缓解大型预训练模型的训练成本。在训练过程中，预训练模型的参数保持不变，只需微调少量的额外参数，就可以达到与全量微调相当的性能。
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目前，很多研究对PEFT方法进行了探索，例如Adapter Tuning和Prefix Tuning等。其中，Adapter Tuning方法在面对特定的下游任务时，将预训练模型中的某些层固定，只微调接近下游任务的几层参数。而Prefix Tuning方法则是在预训练模型的基础上，添加一些额外的参数，这些参数在训练过程中会根据特定的任务进行更新和调整。
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工业界现在常用的Adapter Tuning的技术是Low-Rank Adaptation（LoRA）。它通过最小化微调参数的数量和计算复杂度，实现高效的迁移学习，以提高预训练模型在新任务上的性能。LoRA 的核心思想是将预训练模型的权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积。通过这种分解，可以显著减少微调参数的数量，并降低计算复杂度。该方式和机器学习中经典的降维的思想很类似，类似地，LoRA 使用了矩阵分解技术中的奇异值分解 (Singular Value Decomposition, SVD) 或低秩近似 (Low-Rank Approximation) 方法，将原始权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积。
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在微调过程中，LoRA 只更新这两个低秩矩阵的参数，而保持其他预训练参数固定不变。这样可以显著减少微调所需的计算资源和时间，并且在很多任务上取得了与全量微调相当的性能。

LoRA技术的引入使得在大规模预训练模型上进行微调更加高效和可行，为实际应用提供了更多可能性。

3、对齐微调（Alignment Tuning）

主要目标在于将语言模型与人类的偏好、价值观进行对齐，其中最重要的技术就是使用RLHF（reinforcement learning from human feedback）来进行对齐微调。
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Step 1.预训练模型的有监督微调

先收集一个提示词集合，并要求标注人员写出高质量的回复，然后使用该数据集以监督的方式微调预训练的基础模型。

Step 2.训练奖励模型

这个过程涉及到与人类评估者进行对话，并根据他们的反馈来进行调整和优化。评估者会根据个人偏好对模型生成的回复进行排序，从而指导模型生成更符合人类期望的回复。这种基于人类反馈的训练方式可以帮助模型捕捉到更多人类语言的特点和习惯，从而提升模型的生成能力。

Step 3.利用强化学习模型微调

主要使用了强化学习的邻近策略优化（PPO，proximal policy optimization ）算法，对于每个时间步，PPO算法会计算当前产生和初始化的KL散度，根据这个分布来计算一个状态或动作的预期回报，然后使用这个回报来更新策略，达到对SFT模型进一步优化。

但是这种算法存在一些比较明显的缺点，比如PPO是on-policy算法，每一次更新都需要收集新的样本，这就会导致算法的效率低下，并且更新是在每次训练时进行的，因此策略更新比较频繁，这就会导致算法的稳定性较差。

所以当前有很多新的技术出来替代RLHF技术：

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直接偏好优化（DPO）是一种对传统RLHF替代的技术，作者在论文中提出拟合一个反映人类偏好的奖励模型，将奖励函数和最优策略之间的映射联系起来，从而把约束奖励最大化问题转化为一个单阶段的策略训练问题。然后通过强化学习来微调大型无监督语言模型，以最大化这个预估的奖励。这个算法具有简单有效和计算轻量级的特点，不需要拟合奖励模型，只需要进行单阶段训练，也不需要大量的超参数调节，所以在响应质量方面也通常优于传统的RLHF。另外还有RLAIF从采样方式，生成训练奖励模型的评分的角度来替代原有的PPO的RLHF进行训练。
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对齐微调是一个关键的阶段，这一阶段使用强化学习从人类反馈中进行微调，以进一步优化模型的生成能力。它通过与人类评估者和用户的互动，不断优化模型的生成能力，以更好地满足人类期望和需求。

随着大模型的持续爆火，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？“雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来”可以说现在大模型就是当下风口，是一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。

大模型资源分享

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三、AI 大模型经典 PDF 书籍

伴随人工智能技术的迅猛发展，AI 大模型已然成为当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，诸如 GPT-3、BERT、XLNet 等，凭借其强大的语言理解与生成能力，正在重塑我们对人工智能的认知。而以下这些 PDF 书籍无疑是极为出色的学习资源。
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阶段 1：AI 大模型时代的基础认知

目标：深入洞悉 AI 大模型的基本概念、发展历程以及核心原理。
内容

：
- L1.1 人工智能概述与大模型起源探寻。
- L1.2 大模型与通用人工智能的紧密关联。
- L1.3 GPT 模型的辉煌发展历程。
- L1.4 模型工程解析。
- L1.4.1 知识大模型阐释。
- L1.4.2 生产大模型剖析。
- L1.4.3 模型工程方法论阐述。
- L1.4.4 模型工程实践展示。
- L1.5 GPT 应用案例分享。

阶段 2：AI 大模型 API 应用开发工程

目标：熟练掌握 AI 大模型 API 的运用与开发，以及相关编程技能。
内容
：
- L2.1 API 接口详解。
- L2.1.1 OpenAI API 接口解读。
- L2.1.2 Python 接口接入指南。
- L2.1.3 BOT 工具类框架介绍。
- L2.1.4 代码示例呈现。
- L2.2 Prompt 框架阐释。
- L2.2.1 何为 Prompt。
- L2.2.2 Prompt 框架应用现状分析。
- L2.2.3 基于 GPTAS 的 Prompt 框架剖析。
- L2.2.4 Prompt 框架与 Thought 的关联探讨。
- L2.2.5 Prompt 框架与提示词的深入解读。
- L2.3 流水线工程阐述。
- L2.3.1 流水线工程的概念解析。
- L2.3.2 流水线工程的优势展现。
- L2.3.3 流水线工程的应用场景探索。
- L2.4 总结与展望。

阶段 3：AI 大模型应用架构实践

目标：深刻理解 AI 大模型的应用架构，并能够实现私有化部署。
内容
：
- L3.1 Agent 模型框架解读。
- L3.1.1 Agent 模型框架的设计理念阐述。
- L3.1.2 Agent 模型框架的核心组件剖析。
- L3.1.3 Agent 模型框架的实现细节展示。
- L3.2 MetaGPT 详解。
- L3.2.1 MetaGPT 的基本概念阐释。
- L3.2.2 MetaGPT 的工作原理剖析。
- L3.2.3 MetaGPT 的应用场景探讨。
- L3.3 ChatGLM 解析。
- L3.3.1 ChatGLM 的特色呈现。
- L3.3.2 ChatGLM 的开发环境介绍。
- L3.3.3 ChatGLM 的使用示例展示。
- L3.4 LLAMA 阐释。
- L3.4.1 LLAMA 的特点剖析。
- L3.4.2 LLAMA 的开发环境说明。
- L3.4.3 LLAMA 的使用示例呈现。
- L3.5 其他大模型介绍。