大模型入门综述---从模型，训练，部署全方面认识大模型
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域的应用逐渐广泛。大模型通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，其性能和能力相较于传统模型有了显著的提升。本文将从大模型的硬件设备、模型、训练,微调，部署等方面进行全面综述。
硬件设备
当前用于训练大模型的硬件设备主要还是NVIDIA，进入生成式AI时代，GPU几乎是每一个AI大模型背后的“标配”，成为AI时代的“硬通货”，这也让英伟达跻身全球科技企业市值的前三榜单。英伟达目前占据了全球AI芯片80%以上的份额，不仅是硅谷的每一个人都在谈论它，就连中国对技术感兴趣的普通人也都在谈论它。当然除了英伟达，国外还有AMD,intel等可提供GPU训练，当然，国内像华为的昇腾，百度的昆仑芯片也是值得我们关注的，只不过当前国内的生态还不完善，还有巨大的进步空间，图(1)给出了用于大模型训练设备梳理框架。
大模型架构
大模型的结构主要分为三种，Encoder-only(自编码模型，代表模型有BERT)，Decoder-only(自回归模型，代表模型有GPT系列和LLaMA),Encoder-Decoder(序列到序列模型，代表模型有GLM),大语言模型在自然语言处理和文本处理领域具有广泛的应用，其应用场景多种多样。以下是一些主要的应用场景种类：
聊天和交互：大语言模型可以用作聊天机器人，与用户进行自然而流畅的对话，提供信息、解答问题或进行娱乐性的交流。它们能够理解上下文，并生成相关和连贯的回应，从而提供个性化的用户体验。
问答系统：大语言模型能够构建问答系统，根据用户的问题在大量文本或知识库中检索相关信息，并生成清晰的答案。这对于智能助手、教育应用和在线支持系统等场景非常有用，能够迅速准确地回答用户的问题。
机器翻译：大语言模型在机器翻译领域也有广泛应用，能够将文本从一种语言自动翻译成另一种语言。它们能够理解源语言的含义和上下文，并生成准确且流畅的目标语言文本，促进跨语言交流。
文本生成和摘要：大语言模型可以生成各种类型的文本，如新闻报道、文章、故事、诗歌等。它们还可以根据输入的长篇文本生成摘要，提取关键信息并以简洁的形式呈现出来，帮助用户快速了解文本的主要内容。
除了上述应用场景外，大语言模型还在金融、法律、医疗等领域发挥着重要作用。如图(2)所示。
分布式框架及并行
在大模型训练中，分布式框架发挥着至关重要的作用，它们能够支持在大规模数据集上进行高效的模型训练。目前pytorch和TensorFlow是大模型训练中常用的分布式框架：
TensorFlow：TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，它提供了强大的分布式训练能力。TensorFlow支持使用Parameter Server架构进行分布式训练，可以高效地处理大规模数据集和模型参数。此外，TensorFlow还提供了丰富的算法库和优化器，使得大模型训练变得更加容易。
PyTorch：PyTorch是另一个流行的深度学习框架，也具备强大的分布式训练功能。PyTorch提供了多种分布式训练策略，包括数据并行、模型并行等，可以根据具体需求进行灵活配置。此外，PyTorch还支持使用分布式数据加载器来加速数据预处理和加载过程。
图(3)中给出了分布式框架所对应的生态组合，通过最适配的组合，才能更方便开发人员在此基础上做出更便捷更好用的大模型。
大模型分布式训练方法主要包括以下几种：
数据并行：这是最常见的分布式训练策略。数据被切分为多份并分发到每个设备（如GPU）上进行计算。每个设备都拥有完整的模型参数，计算完成后，设备间的梯度会被聚合并更新模型参数。这种方法能够充分利用多个设备的计算能力，加快训练速度。
模型并行：在模型并行中，模型的不同部分被分配到不同的设备上进行计算。每个设备仅拥有模型的一部分，这使得超大的模型能够在有限的计算资源上训练。模型并行通常与流水线并行结合使用，数据按顺序经过所有设备进行计算。
流水线并行：流水线并行是一种特殊的模型并行方式。它将网络切分为多个阶段，并将这些阶段分发到不同的设备上进行计算。数据按照流水线的方式依次通过每个阶段，从而实现高效的并行计算。
混合并行：混合并行结合了上述多种并行策略。根据模型的结构和计算资源的特点，可以选择最适合的并行策略组合进行训练。
大模型微调(Fine-tuning)
大模型微调技术的详细原理在前文的有详细介绍：图(5)给出了Fine-tuning的框架图
大模型评估
大模型的效果评估是一个综合性的过程，涉及多个角度和维度。图(6)是一些主要的效果评估角度：
以上是目前对大模型的一个基本认知，如有错误与不足，欢迎交流指正。整个思维导图需要的话，欢迎留言获取。
大模型&AI产品经理如何学习
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1.学习路线图
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2.视频教程
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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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