開發(fā)一款大模型需要經(jīng)過哪些步驟？開發(fā)一款大模型的完整流程 原創(chuàng)
?“ 打造一款模型是一件非常復(fù)雜的事情，設(shè)計的問題也非常非常多，因此大家要做好心理準(zhǔn)備 ”
這段時間寫的文章主要都在講大模型的應(yīng)用問題，以及自己在工作中遇到的一些問題；而今天我們就從大模型服務(wù)的角度，來思考一下打造一款大模型需要經(jīng)過哪些步驟，也就是怎么打造一款大模型。
怎么打造一款大模型？
可能不同的人對大模型有不同的理解，不同的企業(yè)實現(xiàn)大模型的方式可能也不太一樣；但其大體上的步驟和過程還是差不多的。
打造一款大模型第一步應(yīng)該做什么？
有人說打造大模型的第一步是做訓(xùn)練數(shù)據(jù)的收集與整理；從技術(shù)的角度來說這么說也沒錯，但從流程上來說就有點問題了，你都不知道你想要一個什么樣的大模型，那你怎么收集數(shù)據(jù)？
在上一篇文章中講過怎么設(shè)計一款大模型，但設(shè)計模型只是打造模型的其中一個步驟。
要想打造一款模型，基本上要經(jīng)過以下幾個重要步驟：
- 需求采集與分析
不論做任何事情，第一步都要明白自己想要做什么；因此，第一步就是采集需求，分析需求，然后根據(jù)需求設(shè)計功能點。
這里面還涉及到很多細(xì)節(jié)方面的東西，比如需求評審，需求確認(rèn)，需求文檔等等，這里就不詳細(xì)展開討論了。
- 模型的設(shè)計與實現(xiàn)
模型的設(shè)計與實現(xiàn)，是大模型的項目的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，這個環(huán)節(jié)可以說是打造模型過程中最復(fù)雜，也是最難的一點，其直接決定著模型的性能。具體來說主要包括以下幾點：
設(shè)計一款模型，需要結(jié)合項目目標(biāo)，數(shù)據(jù)特性以及算法理論選擇或設(shè)計一款模型架構(gòu)。
理解問題：首先你要理解你的需求，就是你到底想做一個什么樣的模型，分類，聚類，生成模型等
設(shè)計模型架構(gòu)：比如選擇模型架構(gòu)，transformer，bert，rnn等；然后根據(jù)你的需求，設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)，節(jié)點數(shù)，正/反向傳播，損失函數(shù)等。
算法選擇：現(xiàn)在需求有了，架構(gòu)也有了，那么采用哪種算法來實現(xiàn)，比如自然語言處理的分詞算法，圖像處理的卷積算法等。
正則化與優(yōu)化策略：為了防止過擬合或欠擬合，并提升模型的泛化能力，所以有時需要使用正則等方式對模型進行優(yōu)化。
設(shè)置評估指標(biāo)：設(shè)計一款模型的目的不是為了好玩，而是這個模型能夠解決什么問題，因此就需要有一個標(biāo)準(zhǔn)來評估其好壞。
- 準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)
這一步可能很多人都會覺得很簡單，訓(xùn)練數(shù)據(jù)用爬蟲爬一下不就有了，或者掏錢買一點就行了；但事實上，在模型訓(xùn)練過程中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備也是很重要的一環(huán)，模型的好壞除了取決于模型的設(shè)計和架構(gòu)之外，其次就是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量了。
數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)采集包括數(shù)據(jù)需求定義，數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲等等。
數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理：由于數(shù)據(jù)采集時，數(shù)據(jù)來源不一而足，數(shù)據(jù)質(zhì)量也不一而足，因此數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理就顯得特別重要，其作用就是保證給到大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是高質(zhì)量的，而不是隨便找的。比如，數(shù)據(jù)缺失，異常值，數(shù)據(jù)重復(fù)，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等多種操作。
數(shù)據(jù)標(biāo)注：數(shù)據(jù)標(biāo)注應(yīng)該大部分人都知道，監(jiān)督學(xué)習(xí)過程中，需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)才能進行模型訓(xùn)練；但數(shù)據(jù)標(biāo)注也有很多注意點，比如數(shù)據(jù)標(biāo)注的目的，如何標(biāo)注，使用哪種工具，標(biāo)注質(zhì)量的檢查等等；由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)一般比較龐大，因此很難人工進行檢查；因此，其難度可想而知。
數(shù)據(jù)集的劃分：有過模型訓(xùn)練經(jīng)驗的人應(yīng)該都知道，模型訓(xùn)練一般會把數(shù)據(jù)集劃分成訓(xùn)練集，測試集，驗證集等多個模塊；但數(shù)據(jù)集應(yīng)該怎么劃分，有哪些標(biāo)準(zhǔn)；比如劃分策略，是隨機劃分，還是分層抽樣，或者根據(jù)時間劃分等。
最后，還要數(shù)據(jù)的分割工具，數(shù)據(jù)的存儲與加載等等問題。
- 模型初始化
說到模型初始化，可能有些人聽過，有些人根本不知道這玩意；所謂的模型初始化就是，新設(shè)計的模型其參數(shù)值是默認(rèn)的或者沒有值；因此就需要在訓(xùn)練之前給模型設(shè)置一個初始值；這個值可以是隨機的，也可以是來自某些經(jīng)驗值。
初始化也是一個復(fù)雜的過程，由于某些模型參數(shù)量巨大，因此就需要有一個初始化的策略；還有一些參數(shù)的權(quán)重，包括一些超參數(shù)的設(shè)計等；比如訓(xùn)練的批次大小，訓(xùn)練速率等。
模型初始化可能會影響到模型的訓(xùn)練成果，或者影響模型的訓(xùn)練效率等。
- 模型訓(xùn)練
模型訓(xùn)練可能是很多人比較感興趣的一個話題，而且可能有部分人已經(jīng)自己訓(xùn)練過一些小模型；因此，這里就不再多說了。
模型訓(xùn)練是一個系統(tǒng)性的過程，涉及到訓(xùn)練數(shù)據(jù)的收集，整理；超參數(shù)的設(shè)定，正反向傳播函數(shù)的選擇等等。
- 模型測試與驗證
模型測試與驗證這個就更不用多說了，一款模型的效果怎么樣，設(shè)計的好不好，訓(xùn)練結(jié)果是否達到預(yù)期；這些都需要在對模型做過測試和驗證之后，才能得到結(jié)論。
而模型測試與驗證，又涉及到前面的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的劃分，以及評估指標(biāo)的實現(xiàn)等等。
- 模型部署與維護
最后，就是大模型的部署與維護了；大模型與傳統(tǒng)的普通企業(yè)項目不同，大模型體積巨大，不但自己體積大，而且訓(xùn)練數(shù)據(jù)體積也很龐大；因此單一機器無法承載大模型的訓(xùn)練，部署與維護；因此分布式就成了一個必然選擇。
但，大模型在分布式場景中怎么實現(xiàn)，怎么實現(xiàn)并行計算，怎么進行數(shù)據(jù)和模型的加載，存儲；自動化運維應(yīng)該怎么做，怎么保證模型的高可用性等等。
還有就是，大模型部署完成后的接口封裝，怎么把大模型應(yīng)用到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，怎么保證其在高并發(fā)環(huán)境下的性能和穩(wěn)定性問題等。
總之，大模型由于其體量問題，其部署與維護需要專業(yè)的運維團隊，并且還要有完善的自動化運維系統(tǒng)，否則靠人力很難完成。
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本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
