一、大模型开发基础认知
1.1 大模型的核心特征
参数量级：通常指参数量超过10亿的神经网络模型
涌现能力：在规模达到临界点后表现出的特殊能力（如上下文学习）
架构演进：从Transformer到GPT、PaLM等创新结构
1.2 开发环境准备
# 基础环境配置示例
conda create -n llm python=3.9
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch
pip install transformers datasets accelerate
二、数据工程全流程
2.1 数据采集与清洗
多源数据整合：网页文本（Common Crawl）、学术论文（arXiv）、代码（GitHub）等
质量过滤标准：
去重（MinHash/LSH）
毒性内容检测（Perspective API）
语言识别（FastText）
2.2 数据预处理技术
处理步骤 工具方案 效果指标
分词 SentencePiece OOV率<0.1%
序列化 HuggingFace Tokenizers 压缩比85%+
分片 Apache Parquet 读取速度>1GB/s
三、模型训练深度解析
3.1 分布式训练架构
典型配置方案：
数据并行（Megatron-LM）
流水线并行（GPipe）
张量并行（ColossalAI）
3.2 关键超参数优化
training_arguments:
learning_rate: 6e-5
batch_size: 1024
gradient_accumulation_steps: 8
warmup_steps: 2000
weight_decay: 0.01
四、评估与优化体系
4.1 多维度评估指标
基础能力：MMLU（57项学术任务）
推理能力：GSM8K（数学应用题）
安全评估：ToxiGen（偏见检测）
4.2 持续优化策略
指令微调（Instruction Tuning）
人类反馈强化学习（RLHF）
模型蒸馏（DistilBERT方案）
五、部署落地实践
5.1 服务化架构设计
graph TD
A[客户端] --> B[API网关]
B --> C[负载均衡]
C --> D[模型实例1..N]
D --> E[缓存集群]
E --> F[监控告警系统]
5.2 性能优化技巧
量化压缩：8-bit量化（LLM.int8()）
请求批处理：动态batching（NVIDIA Triton）
显存优化：FlashAttention技术
六、前沿方向与挑战
绿色计算：MoE架构的能效优化
多模态融合：Flamingo架构实践
持续学习：避免灾难性遗忘的新方法
关键提示：建议建立完整的实验记录体系，使用MLflow或Weights & Biases跟踪所有训练迭代过程。遇到OOM错误时，可尝试梯度检查点（gradient checkpointing）技术
广州市天河区东圃镇宦溪西路万富商业大厦二区B栋三楼
020-85161377，13925007262
120211357@qq.com
