《从零开始构建大语言模型的关键要点》的核心内容系统性整理，按模块提炼关键结论与最佳实践：
1. 自建 vs 采购预训练LLM的决策框架
三种选择：
商业API（如OpenAI）：低技术门槛，适合快速原型/非敏感数据，但存在合规风险、成本高、不可定制。
开源微调（如Llama）：平衡性能与灵活性，需中等技术能力，适合有限数据场景。
从零训练：需海量算力/数据（如Chinchilla定律），仅当模型为核心护城河或需架构创新时选择（如专用分词器、领域数据）。
2. 缩放定律（Scaling Laws）
Chinchilla最优解：模型参数与训练数据量应同比缩放（计算预算↑10倍→模型↑3.1倍+数据↑3.1倍）。
实践建议：根据算力预算优先确定数据-模型平衡点，而非盲目增大模型。
3. 硬件与并行策略
硬件需求：
PaLM（540B）：6144 TPU v4；OPT（175B）：992 A100 GPU；需分布式训练。
并行技术组合：
数据并行：分片数据到多节点，适合大数据集，但内存冗余。
张量并行：拆分矩阵计算到多GPU，需高带宽，减少内存占用。
流水线并行：按层切分模型，通信开销最小，受限于模型深度。
优化技巧：梯度累积、异步SGD、微批处理提升效率。
4. 数据处理核心步骤
数据质量：
去重：用LSH模糊去重（参考《Deduplicating Training Data...》论文）。
清洗：去HTML/模板文本，修正拼写，平衡领域数据（如科学数据↑采样）。
防泄露：用n-gram移除下游任务数据。
分词策略：
子词分词（BPE/WordPiece/SentencePiece）：平衡词汇量与OOV问题，SentencePiece支持无空格语言（如中文）。
无分词模型（ByT5）：直接处理字节，跨语言但精度较低。
5. 预训练工程实践
架构调优：
从GPT-3/OPT基线调整：如旋转嵌入（RoPE）、并行注意力层、纯密集层。
超参数搜索：
小模型实验→外推大模型参数，动态调整学习率（线性预热+衰减）、批次大小（渐进增大）。
稳定性问题：
应对硬件故障（自动重启+隔离节点）、损失峰值（降低学习率/跳过问题批次）。
正则化（Dropout、权重衰减）、热插拔优化器应急。
6. 模型评估与风险管控
评估基准：
NLU任务：SuperGLUE、HellaSwag（常识推理）、HumanEval（代码）。
n-shot学习：零样本/少样本提示测试泛化性。
人工评估：NLP工程师（发现系统性缺陷）+领域专家（验证逻辑链）。
偏见与毒性：
训练阶段：过滤/修改偏见数据（如性别词替换）。
后训练：RLHF优化、提示工程、输出过滤。
检测工具：CrowSPairs（社会偏见）、RealToxicityPrompts（毒性生成）。
缓解策略：
7. 指令调优与RLHF
指令调优：
通过1.8K任务指令微调提升零样本性能，需链式思维（CoT）示例强化推理。
RLHF流程（如InstructGPT/ChatGPT）：
代价：对齐税（性能轻微下降），可用Scale AI等第三方服务降低实施成本。
监督微调（SFT）：人工标注指令数据。
奖励模型训练：人工排序模型输出。
PPO强化学习：用奖励模型优化策略。
关键决策清单
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| 阶段 | 关键问题 | 推荐动作 |
|---|---|---|
| 立项 | ||
| 数据 | ||
| 硬件 | ||
| 评估 | ||
| 后训练 |
总结：训练大模型是系统工程，需在数据质量、算力效率、评估伦理间动态权衡。优先复现成熟架构（如GPT-3→Chinchilla缩放），再针对性优化。
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