1. 什么是大模型訓(xùn)練？

大模型訓(xùn)練是指通過(guò)海量數(shù)據(jù)和龐大計(jì)算資源（如GPU/TPU集群），訓(xùn)練具有數(shù)十億至數(shù)萬(wàn)億參數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型（如GPT-4、PaLM、LLaMA等）。其核心特點(diǎn)是：

• 規(guī)模效應(yīng)：參數(shù)量越大，模型表現(xiàn)通常越強(qiáng)（如涌現(xiàn)能力）。
• 多模態(tài)支持：可處理文本、圖像、語(yǔ)音等多類(lèi)型數(shù)據(jù)。
• 通用性：通過(guò)預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)廣泛知識(shí)，再通過(guò)微調(diào)適配具體任務(wù)。

大模型的訓(xùn)練過(guò)程可以分為三個(gè)主要階段：預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。以下是詳細(xì)的步驟：

預(yù)訓(xùn)練階段

預(yù)訓(xùn)練的目的是讓大模型能夠理解人類(lèi)語(yǔ)言。首先，從互聯(lián)網(wǎng)上收集大量的文本數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)輸入到大模型中，讓模型根據(jù)這些數(shù)據(jù)調(diào)整自己的參數(shù)。經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練后，得到的是一個(gè)基礎(chǔ)模型。這個(gè)基礎(chǔ)模型還不能直接使用，因?yàn)樗€處于初級(jí)階段，類(lèi)似于剛學(xué)會(huì)說(shuō)話(huà)的小孩，雖然能說(shuō)，但說(shuō)的內(nèi)容可能不太準(zhǔn)確。

微調(diào)階段

為了解決基礎(chǔ)模型的問(wèn)題，需要進(jìn)行微調(diào)。這個(gè)階段需要專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)標(biāo)注員來(lái)生成人類(lèi)對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)。將這些對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)再次輸入到基礎(chǔ)模型中，讓模型根據(jù)這些理想的對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)再次調(diào)整自己的參數(shù)。經(jīng)過(guò)微調(diào)后，得到的模型可以與人類(lèi)進(jìn)行對(duì)話(huà)了。雖然已經(jīng)很厲害了，但還有提升的空間。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段 

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是為了解決大模型生成內(nèi)容隨機(jī)性的問(wèn)題。如果問(wèn)大模型兩次一模一樣的問(wèn)題，它可能會(huì)給出不同的答案，因?yàn)樗纳蓛?nèi)容是有隨機(jī)性的。只要概率滿(mǎn)足要求，都有可能被選作答案。我們把那些對(duì)的和好的答案再次輸入到模型中，讓它更容易生成類(lèi)似的答案。強(qiáng)化學(xué)習(xí)有兩個(gè)好處：一是不需要太多人工數(shù)據(jù)，主要依靠大模型自己生成的數(shù)據(jù);二是不局限于人類(lèi)給的答案，有一定自由發(fā)揮的空間，上限更高。

以上這三種大模型的訓(xùn)練方式其實(shí)可以類(lèi)比于我們?cè)趯W(xué)校里的學(xué)習(xí)方法：

用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)做預(yù)訓(xùn)練，相當(dāng)于閱讀背景知識(shí)，背景知識(shí)是解決問(wèn)題的前提和基礎(chǔ)，但不一定能直接用來(lái)做題，因?yàn)椴皇煜ぬ茁罚挥萌斯?biāo)注數(shù)據(jù)微調(diào)，相當(dāng)于做課本上的例題，有步驟，也有答案，記住套路模仿就行；強(qiáng)化學(xué)習(xí)呢，就相當(dāng)于課后習(xí)題，不給你步驟，你自由發(fā)揮，但老師會(huì)給你批改作業(yè)。

2. 大模型訓(xùn)練的技術(shù)框架

（1）主流架構(gòu)

• Transformer：幾乎所有大模型的基礎(chǔ)（如GPT的Decoder、BERT的Encoder）。
• 擴(kuò)散模型（Diffusion）：用于圖像/視頻生成（如Stable Diffusion）。
• 混合專(zhuān)家模型（MoE）：如Google的Switch Transformer，通過(guò)動(dòng)態(tài)激活部分參數(shù)提升效率。

（2）關(guān)鍵技術(shù)組件

（3）典型技術(shù)棧組合

• NVIDIA系：PyTorch + Megatron-LM + DeepSpeed + CUDA
• Google系：JAX + TensorFlow + TPU Pods
• 開(kāi)源社區(qū)：HuggingFace Transformers + FSDP + Ray Cluster

3. 自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的大模型訓(xùn)練優(yōu)化策略

自動(dòng)駕駛需處理多模態(tài)數(shù)據(jù)（攝像頭、激光雷達(dá)、地圖等），大模型訓(xùn)練需針對(duì)性?xún)?yōu)化：

（1）數(shù)據(jù)層面

• 高效數(shù)據(jù)篩選

     使用小模型預(yù)過(guò)濾低質(zhì)量數(shù)據(jù)（如模糊圖像、冗余駕駛場(chǎng)景）。

     主動(dòng)學(xué)習(xí)（Active Learning）聚焦關(guān)鍵邊緣案例（Corner Cases）。

• 合成數(shù)據(jù)增強(qiáng)

     通過(guò)UE5/CARLA生成極端場(chǎng)景數(shù)據(jù)，降低真實(shí)數(shù)據(jù)采集成本。

（2）模型架構(gòu)

• 模塊化設(shè)計(jì)

    分離感知（如BEVFormer）、預(yù)測(cè)（如Wayformer）、規(guī)劃模塊，分階段訓(xùn)練。

    輕量化部署：知識(shí)蒸餾（如Tesla的HydraNet）將大模型壓縮為車(chē)端小模型。

• 多模態(tài)融合

    早期融合（激光雷達(dá)+圖像特征拼接）或晚期融合（跨模態(tài)注意力機(jī)制）。

（3）訓(xùn)練效率優(yōu)化

（4）成本對(duì)比（示例）

4. 推薦技術(shù)路徑（性?xún)r(jià)比優(yōu)先）

1. 數(shù)據(jù)側(cè)：真實(shí)數(shù)據(jù)（10%）+ 合成數(shù)據(jù)（90%）混合訓(xùn)練，使用半自動(dòng)標(biāo)注工具（如CVAT）降低標(biāo)注成本。
2. 模型側(cè)：基于BEV+Transformer預(yù)訓(xùn)練（如UniAD），通過(guò)LoRA/P-Tuning微調(diào)適配具體任務(wù)。
3. 硬件側(cè)：采用AWS EC2 P4d實(shí)例（8×A100/節(jié)點(diǎn)）按需擴(kuò)展，結(jié)合DeepSpeed ZeRO-3減少顯存占用。
4. 部署側(cè)：訓(xùn)練后通過(guò)TensorRT量化+剪枝，實(shí)現(xiàn)車(chē)端高效推理。

通過(guò)組合上述方法，可在大模型性能與訓(xùn)練成本間實(shí)現(xiàn)5-10倍的性?xún)r(jià)比提升（相比傳統(tǒng)端到端訓(xùn)練）。 

1. 大語(yǔ)言模型的細(xì)節(jié)

1.0  transformer與LLM

1.1  模型結(jié)構(gòu)

1.2  訓(xùn)練目標(biāo)

1.3 tokenizer

1.4 位置編碼

1.5 層歸一化

1.6 激活函數(shù)

1.7 Multi-query Attention與Grouped-query Attention

1.8 并行transformer block

1.9 總結(jié)-訓(xùn)練穩(wěn)定性

2. LLM的分布式預(yù)訓(xùn)練

2.0 點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信與集體通信

2.1 數(shù)據(jù)并行

2.2 張量并行

2.3 流水線(xiàn)并行

2.4 3D并行

2.5 混合精度訓(xùn)練

2.6 激活重計(jì)算

2.7 ZeRO，零冗余優(yōu)化器

2.8 CPU-offload，ZeRO-offload

2.9 Flash Attention

2.10 vLLM: Paged Attention

3. LLM的參數(shù)高效微調(diào)

3.0 為什么進(jìn)行參數(shù)高效微調(diào)？

3.1 prompt tuning

3.2 prefix tuning

3.3 adapter

3.4 LLaMA adapter

3.5 LoRA

3.6 實(shí)驗(yàn)比較

4. 參考文獻(xiàn)

本文轉(zhuǎn)載自??數(shù)字化助推器??  作者：天涯咫尺TGH