大型语言模型构建流程总结

本文全面介绍了大型语言模型（LLMs）的构建流程，包含模型架构选择、数据准备、标记化、模型构建、预训练、微调、对齐以及解码策略等关键步骤。

1. 主流的LLM架构

LLMs的架构主要包括编码器、解码器和编码器-解码器组合，基于Transformer架构。其中，编码器适合理解整体序列，解码器适合文本生成，编码器-解码器适合基于输入生成新句子的任务。

2. 数据清理

数据清理包括过滤和去重，对LLMs性能有重要影响。数据过滤旨在提升数据质量，包括去除噪声、处理离群值、平衡数据集等，而数据去重则是为了减少偏见并提升泛化能力。

3. 分词

分词是将文本转换成标记的过程，常用的分词器包括BytePairEncoding、WordPieceEncoding和SentencePieceEncoding，以增加词典覆盖率并处理OOV问题。

4. 位置嵌入

位置嵌入包括绝对位置嵌入（APE）、相对位置嵌入（RPE）、旋转位置嵌入（RoPE）和相对位置偏置，用以保留序列顺序信息和考虑元素间的相对位置。

5. 模型预训练

预训练通过自监督学习使LLMs获得基本语言理解能力。常见的预训练方法有自回归语言建模和遮蔽语言建模，以及专家混合（MoE）。

6. 微调和指令微调

微调和指令微调用于提升LLMs的性能和适应特定任务，其中指令微调通过指令提升模型的遵循能力，Self-Instruct方法通过自生成指令进行微调。

7. 对齐

AI对齐指引导AI系统符合人类目标和原则。除了指令微调，还有RLHF和RLAIF等方法帮助LLMs避免非预期行为，以及DPO和KTO策略提升模型对齐。

8. 解码策略

解码策略包括Greedy Search、Beam Search以及Top-K和Top-P采样，用于从预训练的LLMs中生成文本。

9. 费效比优化

费效比优化包括优化训练（如ZeRO和RWKV）、低秩适应（LoRA）、知识蒸馏和量化，旨在降低成本并提升性能。

本文是大语言模型教程系列的一部分，提供了LLMs工作方式的深入理解。