Datawhale AI夏令营第四期：动手学大模型应用全栈开发task1

背景知识

一、什么是大模型

为了对人类语言的内在规律进行建模，研究者们提出使用语言模型（language model）来准确预测词序列中 下一个词 或者 缺失的词 的概率。

如下图所示，截止到目前，语言模型已经演化了四代，分别是：

• 统计语言模型（Statistical Language Model, SLM）：使用马尔可夫假设（Markov Assumption）来建模语言序列的 𝑛 元（𝑛-gram）语言模型

• 神经语言模型（Neural Language Model, NLM）：基于神经网络构建语言模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN），并学习上下文相关的词表示（即分布式词向量），也被称为词嵌入（Word Embedding）。代表性工作：word2vec

• 预训练语言模型（Pre-trained Language Model, PLM）：使用大量的无标注数据预训练双向 LSTM（Bidirectional LSTM, biLSTM）或者Transformer，然后在下游任务上进行微调（Fine-Tuning）。代表性工作：ELMo、BERT、GPT-1/2

• 大语言模型（Large Language Model, LLM）：基于“扩展法则”（Scaling Law），即通过增加模型参数或训练数据，可以提升下游任务的性能，同时具有小模型不具有的“涌现能力”（Emergent Abilities）。代表性工作：GPT-3、ChatGPT、Claude、Llama

二、大模型是怎么构建的

通常来说，大模型的构建过程可以分为预训练（Pretraining）、有监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT）、基于人类反馈的强化学习对齐（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）三个阶段。接下来，我们依次介绍一下这三个阶段：

1. 预训练

预训练指使用海量的数据进行模型参数的初始学习，旨在为模型参数寻找到一个优质的“起点”。这一概念最初在计算机视觉领域萌芽，通过在ImageNet（一个大型图像数据集）上的训练，为模型参数奠定了坚实的基础。随后，这一理念被自然语言处理（NLP）领域采纳，word2vec开创先河，利用未标注文本构建词嵌入模型；ELMo、BERT及GPT-1则进一步推动了“预训练-微调”范式的普及。

起初，预训练技术专注于解决特定类别的下游任务，例如文本分类、序列标注、序列到序列生成等传统NLP任务。OpenAI在GPT-2的研究中，提出了一种创新思路——通过大规模文本数据预训练，打造能够应对广泛任务的通用解决方案，并在GPT-3中将这一理念扩展至前所未有的超大规模。

在BERT等早期预训练模型中，模型架构和训练任务呈现出多样化特征。然而，随着GPT系列模型的兴起，“解码器架构+预测下一个词”的策略证明了其卓越效能，成为了当前主流的大模型技术路线。

在预训练过程中，首要任务是搜集和清洗海量的文本数据，确保剔除潜在的有害内容。鉴于模型的知识库几乎完全源自训练数据，数据的质量与多样性对模型性能至关重要。因此，获取高质、多元的数据集，并对其进行严谨的预处理，是打造高性能语言模型的关键步骤。

当前，多数开源模型的预训练均基于数T的token。例如，Llama-1、Llama-2、Llama-3的预训练规模分别为1T、2T和15T。除了对数据量的苛刻要求，预训练阶段对计算资源的需求也极为庞大。以Llama-1的65B参数模型为例，其在2,048块A100 80GB GPU集群上进行了接近三周的训练。此外，预训练过程中还涉及诸多细节，诸如数据配比、学习率调度、模型行为监测等，这些往往缺乏公开的最佳实践指导，需要研发团队具备深厚的训练经验与故障排查能力，以规避训练过程中的回溯与重复迭代，节约计算资源，提高训练效率。

总体而言，预训练不仅是一项技术挑战，更是一场对数据质量、算力投入与研发智慧的综合考验。

1. 有监督微调

经过大规模预训练后，模型已经具备较强的模型能力，能够编码丰富的世界知识，但是由于预训练任务形式所限，这些模型更擅长于文本补全，并不适合直接解决具体的任务。

尽管引入了诸如上下文学习（In-Context Learning, ICL）等提示学习策略以增强模型的适应性，但模型本身在下游任务解决上的能力仍受限。为了克服这一局限，预训练后的大型语言模型往往需经历微调过程，以提升其在特定任务中的表现。

目前来说，比较广泛使用的微调技术是“有监督微调”（也叫做指令微调，Instruction Tuning），该方法利用成对的任务输入与预期输出数据，训练模型学会以问答的形式解答问题，从而解锁其任务解决潜能。经过指令微调后，大语言模型能够展现出较强的指令遵循能力，可以通过零样本学习的方式解决多种下游任务。

然而，值得注意的是，指令微调并非无中生有地传授新知，而是更多地扮演着催化剂的角色，激活模型内在的潜在能力，而非单纯地灌输信息。

相较于预训练所需的海量数据，指令微调所需数据量显著减少，从几十万到上百万条不等的数据，均可有效激发模型的通用任务解决能力，甚至有研究表明，少量高质量的指令数据（数千至数万条）亦能实现令人满意的微调效果。这不仅降低了对计算资源的依赖，也提升了微调的灵活性与效率。

1. 基于人类反馈的强化学习对齐

除了提升任务的解决能力外，大语言模型与人类期望、需求及价值观的对齐（Alignment）至关重要，这对于大模型的应用具有重要的意义。

OpenAI在 2022 年初发布了 InstructGPT 论文，详尽阐述了如何实现语言模型与人类对齐。论文提出了基于人类反馈的强化学习对齐（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF&#