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网页设计立项书怎么写,南京做网站优化的公司,东道设计作品,织梦网站搬迁训练罗盘#xff1a;Why→What→How这一部分是在投入技术细节#xff08;如何训练#xff09;之前#xff0c;提出了一个关键问题#xff1a;「你是否真的需要训练这个模型」#xff1f; 鉴于#xff08;如 Qwen、Gemma、Llama 等#xff09;世界级开源模型层出不穷Why→What→How这一部分是在投入技术细节如何训练之前提出了一个关键问题「你是否真的需要训练这个模型」鉴于如 Qwen、Gemma、Llama 等世界级开源模型层出不穷大多数人可能并不需要从头开始训练自己的模型。Why文章列举了一些不应该训练模型的错误理由例如「我们有闲置算力」、「别人都在做」或「AI 是未来」。然后提供了一个流程图帮助你思考是否真的训练一个自己的模型。当你发现现有模型不可用 — 提示词工程无法解决 — 微调无法解决你就可以考虑从头开始训练了。定制化预训练通常适用于三个主要领域研究你有一个明确的科学问题需要回答。例如测试新的优化器、探索模型能力如仅用强化学习或测试新的数据集如纯合成数据。生产你的业务有无法被满足的特定需求。如 DNA、法律、金融等高度专业化的词汇或逻辑 需要在特定硬件如无人机、本地 FPGA上运行或有严格的延迟要求处于受监管行业需要对训练数据和模型行为有 100% 的控制和可追溯性。战略开源你发现并有能力填补当前开源生态系统中的一个特定空白。What一旦你明确了「Why」就可以推导出「训练什么 (What)」。包括模型类型密集型、MoE、混合型、某种新型、模型大小、架构细节和数据混合。同时前面的领域目标决定了你的训练决策例如为设备端运行 — 训练小型高效模型需要多语言能力 — 使用更大的 tokenizer 词汇表超长上下文 — 混合架构。这个决策过程分为两个阶段。规划将你的约束来自「Why」映射到具体的模型规格验证通过系统性的实验消融实验来测试你的选择。文章指出了成功 LLM 训练团队的两个关键特质迭代速度训练 LLM 是一个「边训练边学」的过程。能够快速、频繁地例如每季度而不是每年迭代训练新模型的团队会进步得更快。数据管理最优秀的团队是那些「痴迷于高质量数据」的团队数据质量的影响远超架构选择。文章还建议预训练团队一开始不需要很多人2-3 人足矣关键是配备足够的算力并保持快速迭代。每一个大型模型都始于一个小型消融在开始训练 LLM 之前需要做出一系列关键决策架构、优化器、数据组合等。人们常以为这些决策是靠深思熟虑得出的但仅凭推理是不够的因为 LLM 的行为常常反直觉。一个典型的例子是使用看似「最高质量」的 arXiv 科学论文数据反而可能会损害模型尤其是小模型的性能因为它过于专业化缺乏通用文本的多样性。既然纯粹的思考行不通答案就是像经验主义者一样「运行大量实验」即消融实验。设置消融实验的完整流程选择你的基线不要从零开始应该选择一个已被验证的、成熟的架构如 Llama 3.1、Qwen3、Gemma3作为起点这样可以继承所有已知的优化和稳定性经验。基线虽好但并非为你量身定制因此需要修改。然而「任何架构上的改变都伴随着风险」。为此必须遵守「去风险」的纪律即「除非你测试过它确实有帮助否则不要改变任何东西。」修改的难点在于组件太多且相互作用。你不能测试所有组合。正确的方法是一次只测试一个有潜力的变更。如果它有效就将其整合使其成为新的基线然后再测试下一个变更。选择训练框架这是一个关键的技术决策需要在功能、稳定性和吞吐量之间权衡。文章对比了几个主流框架Megatron-LM / DeepSpeed功能强大经过实战考验但代码库庞大且复杂。TorchTitan更轻量级易于上手和实验但相对较新。nanotron (作者自研)提供了完全的灵活性但需要大量投入来开发和测试。设计消融实验实验必须足够快以便快速迭代和足够可靠结果能外推到最终模型有两种主要方法全尺寸模型少量数据 使用最终模型的尺寸如 SmolLM3 使用 3B 模型但在更少的 Token 上训练如 100B 而非 11T。小型代理模型 如果目标模型太大如 1T 参数则使用一个按比例缩小的代理模型如 3B 模型进行实验。接下来文章介绍了其基准消融设置1B 的 Llama 模型训练 45B Token并展示了配置文件的关键部分数据、模型、优化器等。理解哪些有效评估文章指出评估实验结果时只看训练损失 (Loss) 是不可靠的。例如训练维基百科的 Loss 更低但不代表模型能力更强更换分词器也会导致 Loss 无法直接比较。因此必须使用更细粒度的下游评估。一个可靠的评估任务应具备四个标准单调性、低噪声、超随机性能和排名一致性。特别是在早期实验中「完形填空CF」格式比「多项选择MCF」更优越因为后者如 MMLU在模型训练的早期阶段表现接近随机无法提供有效的早期信号。消融实验的真正价值不仅在于构建好模型更在于它为未来的调试提供了信心当主训练不可避免地出错时系统性的实验结果能帮助团队快速定位问题。不过这种价值的成本极其昂贵。以 SmolLM3 为例消融和调试所消耗的 GPU 时间超过了主训练运行的一半。模型架构设计这部分内容详细阐述了设计和确定 LLM 架构的完整决策过程从高层目标到具体的组件选择和超参数设置。文章以一个名为 SmolLM3 的 3B30亿参数模型为例系统性地展示了如何从零开始构建一个模型的「蓝图」。文章深入探讨了构成现代 Transformer 的核心架构选择并指出当今的模型如 Qwen3、Gemma3共享 Transformer 基础但通过组件改进如 GQA、位置编码来解决具体问题如内存、稳定性。**注意力机制**这是推理时的主要瓶颈关键在于 KV 缓存。文章对比了 MHA标准高内存、MQA极端压缩可能损失性能和 GQA分组查询。消融实验证实GQA 在性能上与 MHA 相当但极大节省了 KV 缓存是 SmolLM3 的最终选择。**长上下文**文章探讨了两种策略。首先是文档掩码在训练「打包」的数据时它能防止模型关注到序列中不相关的其他文档这被证实对长上下文扩展至关重要。其次是位置编码标准 RoPE 在长序列上外推能力有限。SmolLM3 采用了 NoPE实为 RNoPE的混合策略即交替使用 RoPE 层处理短上下文和 NoPE 层处理长距离检索消融实验表明这种方法在不牺牲短上下文性能的同时为长上下文打下了基础。**嵌入共享**对于 SmolLM3 这样的小模型嵌入层占比较大。文章通过消融实验证明将参数用于增加模型深度更多层比用于「解绑」输入和输出嵌入层更有效。因此SmolLM3 采用了嵌入共享。**稳定性**为防止大规模训练崩溃文章测试了 Z-loss、QK-norm 等技术。最终SmolLM3 采用了 OLMo2 的技巧即移除嵌入层的权重衰减以提高稳定性。文章对比了密集型、MoE混合专家和 Hybrid混合模型三种架构。MoE 通过稀疏激活只激活部分「专家」来用更少的计算换取更大的容量但内存占用极高。Hybrid如 Mamba则通过线性注意力或 SSM 来解决 Transformer 在长上下文上的计算瓶颈。SmolLM3 因其「端侧部署」的目标内存受限而坚持使用密集型架构。随后文章转向了常被低估的 Tokenizer。选择分词器涉及词汇量大小影响压缩率和嵌入矩阵大小和算法BPE 最常用。文章引入了「Fertility」每词平均 Token 数和「连续词比例」作为评估指标。通过对比 Llama3、Gemma3、Qwen3 等SmolLM3 最终选择了 Llama3 的 128k 词汇表因为它在目标语言和模型大小之间取得了最佳平衡。接下来文章探讨了决定训练过程的核心要素优化器、学习率和批量大小。文章指出直接借用其他模型的超参数虽然简单但可能不是最优的因为这些值是针对特定的架构、数据和约束条件优化的。最后回顾了关于模型规模参数量 N和数据量Token 数 D的经典权衡。数据管理艺术这部分内容详细阐述了「数据策展的艺术」强调了在 LLM 训练中数据是决定模型「学到什么」的关键因素其重要性甚至超过了模型架构。模型架构决定了模型如何学习而数据则决定了模型学习的内容。如果数据质量差或「混合比例」不当再好的架构或超参数也无法挽救。文章指出构建一个优秀的数据集并不仅仅是收集好数据而是要设计一个训练混合。例如过分增加代码数据的比例「上采样」会隐式地减少其他数据的比例可能损害模型的通用能力。此外对于像 SmolLM3 这样需要 11T Token 的超长训练如果只使用「最高质量」的数据将导致严重的数据重复这对模型性能有害。为了解决这些平衡性问题现代 LLM 训练已经从「静态混合」如 GPT-3演变为多阶段训练如 Llama3、SmolLM2。这种方法在训练过程中动态地改变数据混合比例。其核心洞察是模型的最终行为深受其在训练末期看到的数据的影响。因此策略是在训练早期使用丰富、多样化但质量稍低的数据如网页文本。在训练末期特别是在学习率衰减的「退火阶段」引入稀缺、高质量的数据如专业数学和代码数据集以最大化其影响力。何时改变混合比例通常由性能驱动的干预决定例如当发现模型的数学能力停滞不前时就是引入更多高质量数学数据的信号。确定数据配方的过程依赖于系统的消融实验。与架构不同数据混合的消融实验必须在目标模型规模例如 3B上运行因为模型的容量会显著影响它吸收不同数据的效果。文章介绍了两种主要的实验方法从零开始的消融使用目标模型如 3B进行短期训练如 100B Token以测试不同的初始混合比例。退火实验这是测试多阶段课程的关键。团队会从主训练中例如在 7T Token 处获取一个检查点然后用新的数据混合例如 40% 基线 60% 新数学数据继续训练一小段时间如 50B Token以验证新数据在后期引入的有效性。作者提到尽管存在 DoReMi 等自动优化方法但在他们的实践中仔细的手动消融实验仍然是 SOTA 模型包括 SmolLM3确定数据混合的最佳途径。文章最后以 SmolLM3 为例展示了如何应用这些原则。堪比「马拉松」的长周期训练从前面来看此时已经准备好了大部分的工作经过验证的模型架构、最终确定的数据混合方案、调好的超参数剩下的任务就是搭建好基础设施这在最后讲解然后「开始」训练。而训练是一个堪比「马拉松」的长周期过程过程中可能会出现各种情况所以要做好面对各种挑战的准备。而这部分主要讲的就是训练前的「飞行前检查」、过程中那些不可避免的意外状况以及如何保持系统稳定、不中断。文章以启动 SmolLM3 前执行的「起飞前检查」清单为例展示了在开始训练前的准备工作包括基础设施准备、评测系统准备、Checkpoint 与自动恢复机制、指标日志记录、训练配置复核等。尤其是在最后按下「训练」按钮之前的训练配置复核一定要仔细检查训练配置文件、启动脚本、Slurm 提交命令等以确保参数、路径、环境变量都正确无误。当然即使做好了万全准备在规模化训练过程中也依然会遇到一些问题。比如在训练启动后的短短数小时内系统的吞吐率throughput骤然下滑、持续下滑以及在引入新的 dataloader数据加载器 后虽然吞吐率下降的问题不再出现但损失曲线loss curve却明显变得更加噪声化波动比以前大得多等等各种问题随时都会出现所以要做好及时应对各种问题的准备。另外文章还指出在现代 LLM 的预训练中通常会采用多阶段训练策略multi-stage training每个阶段使用不同的数据混合比例并在最后阶段进行上下文长度扩展。比如 Qwen3 就采用了通用阶段、推理阶段、长上下文阶段的三阶段训练方案。而 SmolLM3 采用了类似的理念在训练过程中计划性地引入高质量数据集并扩展上下文长度同时根据性能监控结果进行动态调整。超越基础模型——2025 年的后训练阶段这部分主要介绍了模型的后训练Post-training。以 SmolLM3 为例在完成预训练Pre-training后就拥有了 SmolLM3 的原始能力raw ability但在 GPU 的温度还未降下之前就进入了后训练Post-training阶段。当然在这一切开始之前就像预训练阶段一样你也要问自己三个问题你是不是真的需要后训练如今许多开源权重模型在各种任务上已能媲美闭源模型其中一些甚至可以在本地运行通过量化与低计算配置。如果你的目标只是一个通用助手那么 Hugging Face Hub 上的现成模型可能已经足够好没必要重新训练。你是否拥有高质量、领域特定的数据后训练的最大价值体现在特定任务或领域上。若通用模型在这些场景下表现欠佳高质量的专用数据能让你定向优化输出效果。你能衡量成功的标准吗如果没有清晰的评估标准你将无法判断后训练是否真的给你带来了改进。如果确定了要进行后训练那么又出现一个问题你想要后训练实现什么目标一个严格执行指令、几乎不偏题的模型一个多才多艺的助手能灵活切换语气与角色一个擅长数学、代码或推理任务的「思考引擎」还是一个能多语言流畅交流的通用对话体只有明确目标才能选择合适的技术路线。而一旦前面这几个问题答案都明确之后接下来就要开始进行训练了主要步骤包括监督微调SFT注入核心任务能力偏好优化PO直接从人类或 AI 偏好中学习强化学习RL在监督数据之外提升模型的可靠性与推理深度数据筛选与整理Data Curation平衡数据的多样性与质量评估体系Evaluation持续跟踪进展并及早发现性能回退。文章以 SmolLM3 为例回答了在进行后训练阶段需要回答的几大问题SmolLM3 是一个优秀的基础模型但要在发布前变得可用必须经过后训练。同时混合推理模型如 Qwen3 系列正快速兴起但开源社区中缺乏公开可复现的训练配方。因此SmolLM3 的后训练目标有两点打造一个可实用的高质量模型贡献一份完整开源的训练方案让它能与 Qwen3 的 1.7B 和 4B 模型一同位列行业前沿。而在后训练的实战阶段时需要做很多事情比如选择后训练框架、工具等。不同的框架各自支持不同的算法类型、微调方法、可扩展能力等。文章总结了一些主要的框架在后训练各环节中的支持范围涵盖从监督微调到偏好优化再到强化学习等核心领域的能力对比。而在主要步骤阶段文章解答了为何几乎所有的后训练流程都是以监督微调为起点原因很简单便宜相较于 RLSFT 对算力要求低得多。你通常可以在较短时间内、用较少 GPU获得显著性能提升——而无需「烧光硅片」。稳定不同于 RL 那种对奖励设计和超参数极度敏感的训练方式SFT「开箱即用」——几乎不会崩。是最好的基线一个良好的 SFT 检查点checkpoint通常能提供你所需的大部分性能提升并让后续如 DPO 或 RLHF 等方法的训练更加高效。基础设施被忽视的关键一环这部分主要是将基础设施因为大多数从事模型训练的人都非常关心模型架构和数据质量而忽视了底层的基础设施认为「租几块 GPU撞上 Pytorch 就可以了」。然而并非如此如果用一个比喻来形容那就是「预训练是蛋糕坯后训练是上面的糖霜和樱桃而基础设施就是工业级烤箱」。没有它一切无从谈起。像在训练 SmolLM3 时使用了 384 块 H100 GPU持续了将近一个月总共处理了 11 万亿个 token工程量之浩大过程之繁琐。文章指出对于基础设施你首先需要知道的是GPU 的构成、内存层级的工作方式、CPU 与 GPU 之间的通信方式、获取 GPU 时的注意事项以及在投入长期训练任务前如何测试它们。CPU 与 GPU 之间的通信路径其中需要注意的是在大型模型训练中拥有足够多且高速的 GPU 固然重要但由于 LLM 训练通常持续数周甚至数月持续追踪 GPU 的健康状态就成为了保持训练稳定性的关键。文章以 SmolLM3 的训练为例列举了对 GPU 进行全面诊断的工具GPU Fryer内部工具一款 GPU 压力测试工具用于检测是否存在热降频显存错误性能异常等潜在问题。NVIDIA DCGM数据中心 GPU 管理器一款被广泛使用的 GPU 诊断与监控工具能够执行深度检测以验证 GPU 硬件、监控性能并定位故障或功率异常的根本原因。诊断范围包括计算单元完整性PCIe 连接稳定性内存完整性热稳定性等。最后关于训练模型到底要用多少块 GPU文章指出决策的核心在于训练时间、成本与扩展效率之间权衡的过程。用一个公式来估算就是其中所需总 FLOPs训练模型所需的计算量取决于模型规模、训练 token 数量和架构设计单 GPU 吞吐量即每张 GPU 际每秒可执行的 FLOPs 数量目标训练时长就是你期望训练完成所需的时间。以 SmolLM3 为例根据模型规模 30 亿参数、训练 token 数11 万亿、目标训练时间约 4 周等信息代入 GPU 需求公式得出的结果约为 379 GPUs。这一计算结果指向了一个合理的范围约 375–400 张 H100 GPU而最后实际上是部署了 384 张 H100这一规模既符合我们的并行化策略parallelism strategy也为训练中可能出现的节点故障、重启等意外情况预留了充足的缓冲空间从而确保模型能在约 4 周时间内顺利完成训练。而这也再次证明基础设施对于模型训练的重要性不要忽视它读者福利如果大家对大模型感兴趣这套大模型学习资料一定对你有用对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。作为一名老互联网人看着AI越来越火也总想为大家做点啥。干脆把我这几年整理的AI大模型干货全拿出来了。包括入门指南、学习路径图、精选书籍、视频课还有我录的一些实战讲解。全部免费不搞虚的。学习从来都是自己的事我能做的就是帮你把路铺平一点。资料都放在下面了有需要的直接拿能用到多少就看你自己了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以点击文章最下方的VX名片免费领取【保真100%】