AI知识架构之AI大模型

大模型定义与特点

1. 定义：

   1. 大模型是基于深度学习构建的机器学习模型，具有海量参数与复杂计算结构。通过海量数据训练，能捕捉复杂模式与关系，展现强大泛化能力与涌现性。海量参数赋予模型强大表示能力，可学习复杂数据特征；复杂计算结构（如 Transformer 架构中的多头注意力机制）助力处理复杂任务。

2. 特点

   • 参数规模大：通常含数十亿甚至数千亿参数。如 GPT - 3 有 1750 亿参数，大规模参数使模型可学习丰富数据特征，提升性能与泛化能力。
   • 多任务处理能力：能适应自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多种复杂任务。以多模态大模型为例，可同时处理文本、图像、语音数据，完成跨模态任务。
   • 涌现性：模型规模扩大时，会展现出未明确设计的能力，如逻辑推理、常识理解。如大语言模型在训练后，能回答复杂推理问题，虽训练中未专门针对此类问题设计，但通过学习数据模式获得该能力。

生命周期

1. 需求分析与规划：

   • 大模型训练起始需明确目标、应用场景与性能要求。如自然语言处理开发聊天机器人，要确定对话复杂程度、支持语言等；计算机视觉开发图像识别模型，需明确识别物体类型与精度要求。

2. 数据准备

   • 基石：数据是大模型训练关键，其质量与数量影响模型性能。高质量、大规模数据可使模型学习丰富知识与模式，提升泛化能力。
   • 收集、清洗和预处理：需收集大量训练数据并清洗（去噪声、错误数据）、预处理（分词、归一化等）。如自然语言处理收集文本数据后，清洗特殊字符、错误拼写，再分词便于模型处理。
   • 数据质量：数据应具代表性、无偏性与高质量，确保模型学习广泛知识。如图像识别收集不同场景、角度、光照条件图像，避免数据偏差致模型过拟合特定情况。

3. 模型设计与开发

   • 选择架构：依任务选合适模型架构，如 Transformer 用于自然语言处理、计算机视觉；BERT 用于自然语言理解；GPT 用于自然语言生成。
   • 超参数调整：通过实验与微调优化超参数，如学习率、层数、隐藏单元数，以获最佳性能。如学习率影响模型收敛速度与效果，需多次实验确定合适值。
   • 训练技术选择：确定合适训练技术，如预训练与微调范式。预训练在大规模无监督数据学习通用特征，微调在特定任务标注数据上优化模型，提高特定任务性能。

4. 模型训练

   • 模型训练和预训练
     • 概念不同：模型训练是从定义架构、初始化参数，用算法与数据让模型学习规律，调整参数优化目标函数的全过程；预训练是在大规模无监督或弱监督数据上训练模型，学习通用特征，为下游任务奠定基础。
     • 目的不同：模型训练使模型完成特定任务；预训练让模型学习通用知识，适应多种下游任务。
     • 数据使用不同：模型训练用与任务相关的有标注数据；预训练用大规模无监督或弱监督数据。
     • 应用场景不同：模型训练用于有明确任务与标注数据场景；预训练用于利用通用知识提升多任务性能或标注数据有限场景。预训练在自然语言处理、计算机视觉、多模态任务、强化学习等领域有广泛应用。
   • 训练过程
     • 使用高性能计算资源：用 GPU 集群等进行模型训练，训练中监控损失函数与性能指标并调优。如监控损失函数判断模型收敛情况，不收敛则调整超参数。
     • 分布式训练：大模型参数量大，常采用分布式训练，如数据并行、模型并行、流水线并行或混合并行。数据并行将数据分子集到不同节点，各节点有完整模型副本；模型并行将模型不同部分分配到不同节点；混合并行结合两者优势。分布式训练用于训练大规模深度学习模型，加速研发与部署。
     • 训练资源需求：需大量计算资源（高性能 GPU、TPU 集群）加速训练；存储资源（硬盘、SSD）存储数据、参数与中间结果；高速稳定网络资源支持分布式训练节点间通信。
   • 优化策略
     • 采用混合精度训练、梯度累积等技术：混合精度训练利用不同精度数值表示减少计算与内存需求，保持模型精度性能；梯度累积在多次前向 - 后向传播后更新一次参数，减少内存占用。
     • 优化算法：用随机梯度下降（SGD）及其变种（Adagrad、Adadelta、Adam 等）计算梯度更新参数，最小化损失函数。不同算法适应不同场景，如 Adam 结合动量与自适应学习率调整，收敛快。
     • 分布式训练：采用数据并行、张量并行和模型并行等方式分布模型与数据，提高训练速度与扩展性。
     • 训练技巧：采用学习率调整策略（如学习率衰减）、正则化技术（L1、L2 正则化、Dropout）、数据增强（图像旋转、翻转，文本同义词替换）提高训练效果与泛化能力。

5. 微调（Fine - tuning）

   • 概念：在预训练模型基础上，用特定任务有标注数据进一步训练，结合通用知识与特定任务特征，提升特定任务性能。
   • 流程：收集特定任务有标注数据；加载预训练模型；依任务调整模型结构（如添加分类层）；用小学习率对模型微调训练，避免破坏预训练知识。
   • 应用场景：自然语言处理中情感分类、文本摘要；计算机视觉中图像分类、目标检测等任务常基于预训练模型微调。

6. 模型评估与调优

   • 训练完成后评估：通过验证集和测试集评估模型性能，确保符合需求规格。如分类任务用准确率、召回率、F1 值评估；生成任务用 BLEU 等指标评估。
   • 评估指标选择：依任务选合适指标，了解模型优劣。
   • 模型监控与分析：训练中实时监控指标变化，分析训练情况，如过拟合则调整正则化参数，未收敛则调整学习率。
   • 超参数调整：用交叉验证、网格搜索、随机搜索等方法调整超参数，找到最优组合提升性能。如网格搜索遍历超参数组合，选性能最佳的组合。

7. 模型部署

   • 模型转换：将训练好的模型转成适合部署格式，如 TensorFlow Serving 支持的格式。
   • 集成与测试：将模型集成到应用系统并测试稳定性与性能，如在智能客服系统中测试模型响应时间、准确率。
   • 部署上线：部署到生产环境对外提供服务，如在网站、移动应用中部署聊天机器人模型。

8. 模型监控与维护

   • 性能监控：部署后通过指标、日志与告警系统监控运行状态与性能指标，如监控模型准确率、召回率变化，异常时告警。
   • 持续学习：定期用新数据重新训练或微调模型，适应数据变化与业务需求，如新闻推荐模型定期用新新闻数据训练，推荐最新内容。
   • 故障处理：及时处理模型运行问题，如模型输出异常，排查数据、算法、硬件问题并解决。
9. 模型退役：
   • 模型无法满足业务需求或性能下降时退役。退役前制定计划，包括数据迁移、资源释放和风险评估等，如迁移重要数据，释放计算、存储资源，评估退役对业务影响。

10. 数据治理与风险管理

    • 数据治理：贯穿大模型全生命周期，涵盖数据收集、存储、处理、维护等，提高数据质量，确保模型性能。如建立数据质量管理体系，监控数据质量指标。
    • 风险管理：生成式人工智能风险治理贯穿产品全生命周期，包括模型训练（数据偏差、隐私问题）、服务上线（性能问题、安全漏洞）、内容生成（虚假信息、侵权问题）等阶段。如训练阶段检查数据偏差，服务上线前进行安全测试。

大模型多层次知识架构

1. 数据层

   • 数据收集：从互联网文本、图像、音频等多来源收集大规模数据，涵盖不同领域主题，为模型提供丰富学习素材。如收集医学论文、病历文本用于医学自然语言处理模型训练。
   • 数据预处理：清洗数据（去噪声、错误数据）、去重（避免重复数据干扰）、标注（为监督学习提供标签）。如图像数据清洗噪声、去重相似图像，标注物体类别。
   • 数据存储：将预处理后的数据存于合适数据结构与数据库，如文件系统、关系型数据库、非关系型数据库，采用数据缓存技术提高读取效率。如用 Hadoop 分布式文件系统存储大规模图像数据，用 Redis 缓存常用数据。

2. 模型架构层

   • Transformer 核心架构：多数大模型采用 Transformer 架构，具并行计算与长序列建模能力。由编码器、解码器组成，含多头注意力机制与前馈神经网络层，捕捉长期依赖关系。如自然语言处理中处理长文本，避免梯度