大模型的推理和训练

大模型的推理和训练

有人问，购买了大模型，怎么训练。日常使用模型，得到越来越精准的结果，以为这是训练大模型。事实上，使用者无法训练大模型，只是通过完善优化提示词，提升了推理。现阶段，训练只能是少数财力雄厚的大厂商可干的。

	训练	推理
参与方	仅大模型厂商	全行业
开放性	封闭	开放，通过 API 或私有化部署
硬件依赖	重度依赖英伟达 GPU（算力、生态）	支持多元化：英伟达 GPU、自研芯片、云端 / 边缘端算力
技术复杂度	极高（模型架构设计、数据处理、大规模并行训练）	较高（低延迟优化、多模态适配、成本控制）
能耗	单轮训练能耗堪比一座小城的年用电量	单请求能耗低，可通过硬件优化进一步降低

三层模型

大模型按职责可划分为：训练、推理和应用，现有训练，再有推理，后有应用。

第一层：训练阶段 - 能力奠基

核心问题：如何让机器理解世界？

第二层：推理阶段 - 服务化封装

核心问题：如何让智能能力被使用？

第三层：应用阶段 - 价值实现

核心问题：如何用智能解决实际问题？

                  

时间顺序依赖

训练(过去完成) → 推理(现在进行) → 应用(未来展望)

1. 训练环节：

• • 封闭性：核心由大模型厂商（如 OpenAI、字节、腾讯、百度等）掌控，外部企业或个人几乎无法参与。原因不仅是安全保障（防止模型参数泄露、被恶意篡改或用于违规场景），还涉及技术门槛（需要千亿级参数的模型架构设计、超大规模数据清洗与标注能力）、资源门槛（动辄数万张英伟达 A100/H100 芯片的集群，单轮训练成本数千万美元）。
  • 技术依赖：目前训练环节高度依赖英伟达 GPU 的算力性能，其 CUDA 生态和芯片架构对大规模并行计算的支持是关键。

1. 推理环节：

• • 开放性：基于大模型的应用（如智能体、各类 AI 工具）均是通过调用大模型的推理能力实现。用户或企业无需拥有大模型，只需通过 API 接口（如 OpenAI 的 GPT API、字节豆包的 API）即可使用其推理功能。
  • 硬件创新：大厂为降低推理成本、提升响应速度，普遍布局自研推理芯片，例如腾讯紫霄、阿里含光、百度昆仑等。这些芯片针对推理场景的低延迟、高并发需求做了优化，摆脱了对英伟达芯片的完全依赖。

以之前的图书馆借书为例：

关键结论

1. 训练封闭的必要性：
   1. 保障模型安全和对齐
   2. 保护知识产权
   3. 控制技术复杂性
2. 推理开放的可行性：
   1. 通过API安全暴露能力
   2. 使用自研芯片降低成本
   3. 支持广泛应用生态
3. Agent的定位：
   1. 基于推理API构建智能应用
   2. 不涉及模型训练过程
   3. 通过工具扩展模型能力边界

这种架构既保障了大模型核心技术的安全可控，又通过开放的推理接口支持丰富的应用生态，是当前大模型产业的主流模式。

各个层级的核心差异

1. 控制权与访问权限

层级	控制方	访问权限	技术门槛
训练层	大模型厂商	完全封闭	极高
推理层	云服务商	API开放	中等
应用层	应用开发者	完全开放	较低

2. 资源需求与成本

层级	硬件需求	能耗水平	成本规模
训练层	英伟达H100集群	兆瓦级	数亿人民币
推理层	自研推理芯片	千瓦级	千万级
应用层	标准服务器	百瓦级	百万级

3. 技术复杂性

层级	核心挑战	团队要求	迭代周期
训练层	分布式训练、收敛性	AI研究员、系统专家	月/季度
推理层	性能优化、高可用	后端工程师、SRE	周/月
应用层	用户体验、业务集成	全栈工程师、产品经理	日/周

关键架构原则

1. 安全边界

1. 训练封闭：保护核心IP和技术秘密
2. 推理开放：通过API安全暴露能力
3. 数据隔离：用户数据与训练数据严格分离

2. 经济可行性

1. 训练重资产：集中投入，规模效应
2. 推理可优化：自研芯片降低成本
3. 应用轻量级：基于API快速开发

3. 技术演进

1. 训练创新：算法突破、架构改进
2. 推理优化：芯片定制、服务优化
3. 应用丰富：场景拓展、体验提升

这个架构清晰地展示了：

1. 训练作为技术基石，封闭但驱动进步
2. 推理作为能力桥梁，开放且持续优化
3. 应用作为价值载体，创新且用户体验导向

三者形成完整的价值链条，既保障了核心技术安全，又促进了应用生态繁荣。

关键洞察

1. 不可逆的依赖关系

1. 没有训练，就没有智能能力
2. 没有推理服务化，就无法规模使用
3. 没有应用层，就无法创造用户价值

2. 各司其职的产业分工

1. 训练层：AI科学家和硬件专家
2. 推理层：后端工程师和SRE
3. 应用层：产品经理和全栈工程师

3. 不同的创新重点

1. 训练：算法突破、架构创新
2. 推理：性能优化、成本降低
3. 应用：用户体验、场景创新

这个"训练→推理→应用"的三层架构不仅描述了技术依赖关系，也反映了整个大模型产业的生态结构。每一层都有其独特的价值主张、技术挑战和商业模式，共同构成了完整的大模型价值链条。