背景

随着大语言模型（LLM）在各行业的广泛应用，企业和研究团队面临将通用模型适配特定领域的迫切需求。通用大语言模型在处理特定领域任务时，往往无法满足深度需求。例如，在闭源编程语言的应用中，现有开源模型对其语法和语义的理解不足，导致在代码生成和纠错等任务中表现不佳。因此，注入领域知识并训练专属的大语言模型，成为提升开发效率和代码质量的关键步骤。

本文基于作者的工作经验，总结了如何在现有通用模型的基础上，通过数据准备、模型训练、部署、评估及持续迭代，构建具备特定领域知识的大语言模型。

为什么要向基座模型注入领域知识

挑战一：有限的领域知识

现有的预训练模型（如 GPT-4、Llama 3）主要基于通用语料库进行训练，缺乏对小众语言或专有领域的深入理解，导致模型在处理编程代码时表现不佳。

挑战二：数据安全与合规

企业在处理敏感数据时，必须遵循严格的数据主权和合规性要求。将私有业务数据上传至第三方云服务存在安全隐患，因此需要在本地环境中完成数据处理与模型训练。

挑战三：OpenAI微调的局限

主流商用 API 的微调方案通常较为基础，难以实现深层次的对齐和优化。对于需要高度定制化的领域模型，这种方法难以满足需求。

注入知识两种方法

在实际项目中，常见的将领域知识注入基座模型的方法主要包括 微调 (Fine-Tuning) 和 检索增强生成 (RAG)。下文将详细对比这些方法，以帮助选择最适合的策略。

方法对比

微调 (Fine-Tuning)

核心思路
通过持续预训练、监督微调和偏好对齐，直接更新模型参数，使其掌握特定领域知识和任务模式。

技术细节

  • 继续预训练 (CPT)：在大量领域特定的无监督数据上继续预训练基座模型。
  • 监督微调 (SFT)：使用高质量的标注数据进行有监督微调。
  • 偏好对齐 (DPO)：通过用户反馈优化模型输出。
  • 参数微调方法：使用全参数微调或者结合 LoRA 等 PEFT 方法冻结部分参数并添加 adapter。

优势

  • 深度定制：模型内部权重更新，能够深入理解领域知识。
  • 无需依赖外部检索：推理时不需额外的知识库支持，减少延迟和总的 token 消耗。
  • 提升整体性能：在特定领域任务上表现显著优于通用模型。

劣势

  • 高计算成本：需要大量计算资源进行训练，尤其是 CPT 阶段。
  • 训练周期长：从数据准备到模型训练再到优化，需要较长时间。
  • 灾难性遗忘：模型可能在学习新知识的同时，遗忘原有的通用能力。

检索增强生成 (RAG)

核心思路
构建领域知识库，在推理阶段检索相关文档，辅助模型生成更准确的回答，无需直接改变模型参数。

技术细节

  • 数据处理：对领域文档进行预处理，按块大小和重叠量切分。
  • 向量化：使用文本嵌入模型将文本块转换为向量，存储在向量数据库中。
  • 召回：推理时通过相似度搜索召回相关文档，作为上下文信息或 few-shot 示例提供给基座模型。

优势

  • 保持通用能力：模型参数不变，仍保留通用语言能力。
  • 快速更新：知识库可动态更新，无需重新训练模型。
  • 计算效率：避免大规模训练，节省计算资源。

劣势

  • 依赖知识库质量：检索到的文档质量直接影响回答质量。
  • 推理速度：检索过程可能增加推理延迟，并且需要更多的 token。
  • 知识覆盖有限：模型内部知识仍受限于基座模型的预训练数据。

模型与训练资源

基座模型

以 Llama 3 系列 为例，其具有以下特点：

  • 参数规模
    Llama 3 系列涵盖从 1B 到 405B 参数的模型，广泛支持多语言处理、代码生成、推理，以及视觉和文本任务。小型模型（1B 和 3B）经过专门优化，适合边缘和移动设备，支持最大 128K 的上下文窗口，可高效处理本地任务，例如摘要生成、指令执行和文本重写。

  • 多模态能力
    Llama 3 的视觉模型（11B 和 90B 参数）在图像理解任务上的表现优于许多封闭模型，同时支持图像、视频和语音的多模态处理。所有模型均支持微调，便于针对特定领域进行定制化开发。

  • 开源与社区支持
    Llama 3 系列模型及其权重以开源形式发布，可通过 llama.com 和 Hugging Face 平台 获取，为开发者提供便捷的访问和应用支持。

  • 数据集限制
    虽然 Llama 3 模型本身以开源形式发布，但其训练所使用的数据集并未开源。因此，严格来说，Llama 3 并非完全开源的模型。这一限制可能会在解决灾难性遗忘问题时带来挑战，因为难以获得与原始训练完全一致的数据集。

训练资源

训练大型语言模型需要强大的计算资源和高效的分布式训练框架。

  • 硬件资源

    • GPU 集群：建议使用 NVIDIA A100 或 H100 GPU，4卡或8卡配置，通过 NVLink 或 InfiniBand 提升通信带宽。
    • 存储资源：高性能 SSD（如 NVMe）以支持快速的数据读写。

  • 软件框架

    • 并行框架：DeepSpeed、Megatron-LM 等分布式训练框架，支持大规模模型训练。
    • 推理框架：vLLM、ollama 等，优化推理速度和资源利用。

  • 并行策略

    • 数据并行：适用于单卡可容纳模型的情况，通过 DeepSpeed 的 ZeRO Stage 0 实现。
    • 模型并行、流水线并行和张量并行：单卡无法容纳时，采用 ZeRO Stage 1、2、3 进行优化，或使用 ZeRO-Infinity 将参数和优化器状态部分卸载到 CPU 或 NVMe。

DeepSpeed ZeRO 分片策略对比

为了更好地理解 DeepSpeed 的 ZeRO 分片策略，以下将分为不同的部分进行详细说明。

ZeRO Stage 分片策略

ZeRO Stage描述显存占用训练速度
ZeRO-0纯数据并行，不进行任何分片。所有优化器状态、梯度和参数在每张 GPU 上完全复制。最高最快
ZeRO-1分片优化器状态（例如动量和二阶矩），减少显存占用，但梯度和参数仍为数据并行。高略慢于 ZeRO-0
ZeRO-2分片优化器状态和梯度，在 ZeRO-1 的基础上进一步减少显存占用。中慢于 ZeRO-1
ZeRO-3分片优化器状态、梯度和模型参数，显存占用最低，适合大规模模型。但需要在前向和后向时进行参数广播（All-Gather/All-Reduce），通信量显著增加。低明显慢于 ZeRO-2，取决于模型大小和网络带宽

Offload 策略

Offload 类型描述显存占用训练速度
ZeRO-1 + CPU Offload在 ZeRO-1 的基础上，将优化器状态卸载到 CPU 内存；可进一步降低 GPU 显存占用，但需要 CPU-GPU 数据传输，依赖 PCIe 带宽，且占用 CPU 内存。中偏低慢于 ZeRO-1，受 CPU 性能和 PCIe 带宽影响
ZeRO-2 + CPU Offload在 ZeRO-2 的基础上，将优化器状态卸载到 CPU 内存；对较大模型进一步降低 GPU 显存占用，但会增加 CPU-GPU 数据传输开销。较低慢于 ZeRO-2，受 CPU 性能和 PCIe 带宽影响
ZeRO-3 + CPU Offload在 ZeRO-3 的基础上，将优化器状态和模型参数卸载到 CPU；GPU 显存占用最小，但 CPU-GPU 通信量极大，且 CPU 带宽远小于 GPU-GPU 通信。极低非常慢
ZeRO-Infinity (NVMe Offload)基于 ZeRO-3，将优化器状态、梯度和参数卸载到 NVMe，突破 CPU 内存限制，适合超大规模模型；性能高度依赖 NVMe 并行读写速度。极低需 NVMe 支持慢于 ZeRO-3，但通常优于 ZeRO-3 + CPU Offload

通信量与性能影响

  • ZeRO-0/1/2

    • 通信以 梯度同步 为主，使用 All-Reduce 操作，通信量相对较低。

  • ZeRO-3

    • 需要对模型参数进行 All-Gather/All-Reduce 操作，通信量显著增大，网络带宽成为关键瓶颈，前后传播时的参数广播进一步加剧通信负担。

  • CPU Offload（ZeRO-1/2/3 + CPU）

    • 卸载优化器状态或参数到 CPU，减少 GPU 显存占用。
    • 通信量主要来自 CPU <-> GPU 数据传输，带宽远低于 GPU-GPU 通信，极易造成性能瓶颈，尤其在 ZeRO-3 场景下。

  • NVMe Offload（ZeRO-Infinity）

    • 在 ZeRO-3 的基础上进一步卸载至 NVMe，突破 CPU 内存限制以支持超大规模模型。
    • 性能强烈依赖 NVMe I/O 带宽 和并行度，若 NVMe 速度足够高，通常优于 CPU Offload；但在 I/O 性能较弱或高延迟场景下，效果可能不佳。

硬件与配置影响

  • 硬件限制

    • PCIe 带宽、网络带宽、NVMe I/O 等对 Offload 性能有显著影响，需根据硬件环境选择最佳策略。

  • 补充说明

    • CPU Offload 利用 CPU 内存并通过 PCIe 传输数据；NVMe Offload 则将状态保存于 NVMe 设备。
    • NVMe Offload 在 NVMe I/O 性能充足 时通常优于 CPU Offload，但需避免因 I/O 性能不足导致的性能瓶颈。

  • 与官方文档对照

数据准备：决定训练成败的核心

数据质量直接决定了模型的性能。数据准备包括数据收集、清洗、去重、分类与配比、脱敏等步骤。

预训练数据

数据来源

  • 公开数据集：如：the-stack-v2、Common Crawl 等。
  • 企业自有数据：内部文档、代码库、业务日志等。
  • 网络爬虫：通过爬虫技术采集领域相关的网页内容。

数据规模

  • 建议使用至少数亿到数十亿个 token，以确保模型能够充分学习领域知识。
  • 当数据量不足时，模型效果可能受限，建议采用数据增强的方法来补充数据。

数据处理

  1. 数据预处理

    • 格式统一：对来自多个数据源的无标注大量语料进行处理，确保其格式一致。推荐使用高效的存储格式，如 Parquet，以提高数据读取和处理的效率。

  2. 数据去重

    • 检测方法：使用 MinHash、SimHash 或余弦相似度等算法进行近似重复检测。
    • 处理粒度：可选择按句子、段落或文档级别去重，根据任务需求灵活调整。
    • 相似度阈值：设定合理的相似度阈值（如 0.9），删除重复度高于阈值的文本，确保数据多样性。

  3. 数据清洗

    • 文本过滤：结合规则和模型评分器（如 BERT/RoBERTa）去除乱码、拼写错误和低质量文本。
    • 格式化处理：优先使用 JSON 格式处理数据，确保代码、Markdown 和 LaTeX 等特殊格式的准确性。

  4. 数据脱敏

    • 隐私保护：匿名化或去除人名、电话号码、邮箱、密码等敏感信息，确保数据合规。
    • 不合规内容过滤：剔除含有违法、色情或种族歧视等内容的数据块。

  5. 数据混合与配比

    • 比例控制：例如，将 70% 的领域特定数据与 30% 的通用数据相结合，避免模型遗忘通用能力。
    • 任务类型：确保数据包含代码生成、问答对话、文档摘要、多轮对话和数学推理等多种任务类型。

  6. 数据顺序

    • 逐步引导：采用课程学习（Curriculum Learning）方法，从简单、干净的数据开始训练，逐步引入更复杂或噪声较高的数据，优化模型的学习效率和收敛路径。
    • 语义连贯性：利用上下文预训练（In-context Pretraining）技术，将语义相似的文档拼接在一起，增强上下文一致性，提升模型的语义理解深度与泛化能力。

监督微调数据

数据格式

可采用 Alpaca 或 Vicuna 风格，比如结构化为 [instruction, input, output] 的单轮和多轮对话。

  • 规模：几千条到几十万条，具体根据项目需求和计算资源决定。
  • 质量：确保数据的高质量和多样性，避免模型学习到错误或偏见。

数据构建

在数据构建过程中，我们首先收集日常业务数据，并与业务专家共同构建基础问题。随后，利用大语言模型进行数据增强，以提升数据的多样性和鲁棒性。以下是具体的数据增强策略：

数据增强策略

  • 表达多样化
    通过大语言模型对现有数据进行改写，采用同义词替换和语法变换等方法，增加数据的多样性。

  • 鲁棒性增强
    构建包含拼写错误、混合语言等输入的提示（Prompt），以模拟真实场景，同时确保生成答案的高质量。

  • 知识蒸馏
    利用 GPT-4、Claude 等大型语言模型进行知识蒸馏，生成符合需求的问答数据对。

  • 复杂任务设计
    针对复杂场景（如多轮对话、逻辑推理等），手动设计高质量数据，以覆盖模型的能力边界。

  • 数据生成管道
    构建自动化数据生成流水线，将数据生成、筛选、格式化和校验等环节集成，提高整体效率。

关键要点

  • 任务类型标注：每条数据标注明确的任务类型，便于后续精细化分析和调优。
  • 多轮对话与话题切换：构建多轮对话中上下文关联与话题转换的数据，确保模型能够学习话题切换与上下文关联的能力。
  • 思维链（Chain of Thought）策略：分类、推理等任务可先用 COT 生成过程性答案，提高准确率。
  • 数据飞轮：上线后持续收集用户真实问题，结合真实需求迭代数据；定期清洗，确保质量与多样性。

偏好数据

数据格式

  • 三元组结构：[prompt, chosen answer, rejected answer]
  • 标注细节：
    1. 多模型采样：使用多个不同训练阶段或不同数据配比的模型生成回答，增加数据多样性。
    2. 编辑与优化：标注人员可对选择的回答进行小幅修改，确保回答质量。

采样策略

  1. 多模型采样：部署多个不同版本的模型，对同一 prompt 生成不同回答。
  2. 对比标注：由人工或自动化系统对生成的回答进行对比，选择更优的回答对。

关键要点

  • 数据多样性与覆盖：确保偏好数据涵盖各种场景和任务，避免模型在特定情境下表现不佳。
  • 高质量标注：偏好数据的质量直接影响模型的对齐效果，需确保标注准确且一致。

训练流程

一个完整的特定领域大语言模型训练流程通常包括 继续预训练 (CPT) → 监督微调 (SFT) → 直接偏好对齐 (DPO) 三个主要步骤，最终实现模型的部署与持续优化。

三种方法对比

训练方法概览

训练方法主要目标数据需求典型应用场景
继续预训练 (CPT)继续在大规模无监督语料上进行预训练，注入新领域知识大量无标签文本（至少数亿到数十亿 Token）补足领域知识，如法律、医疗、金融等专业文本
监督微调 (SFT)在有监督标注的数据上进行微调，强化特定任务和指令执行能力定制化标注数据（指令/对话对等），从几千到几十万条各类特定任务，如代码生成、问答、文本改写、复杂指令执行等
直接偏好对齐 (DPO)利用偏好数据（正例 chosen vs. 负例 rejected）直接对齐人类偏好偏好数据：[prompt, chosen, rejected](规模相对较小)对齐人类反馈，如回答风格、合规性、安全性等

优势与挑战

继续预训练 (CPT)

优势:

  • 更好领域覆盖，全面提升模型在特定领域的理解和生成能力。
  • 无需额外手动标注。

挑战/局限:

  • 需要大量高质量领域数据。
  • 训练成本高，需大规模算力与时间。
  • 可能引入领域偏见，需谨慎处理数据质量与分布。
监督微调 (SFT)

优势:

  • 快速获取可用的任务执行能力。
  • 显著提升模型对特定场景的准确性。

挑战/局限:

  • 数据标注成本较高。
  • 需谨慎选择标注数据以避免过拟合。
  • 微调后可能削弱模型的通用性。
直接偏好对齐 (DPO)

优势:

  • 无需单独训练 Reward Model。
  • 数据量需求较小，调优效率高。

挑战/局限:

  • 需要可靠的偏好标注。
  • 对复杂、多样化场景仍需持续迭代收集更多偏好数据。
  • 易受偏好数据分布的限制。

通用训练要点与技术细节

在进行 CPT、SFT、DPO 三种训练方法时，存在许多通用的训练要点和技术细节。以下部分将这些通用内容进行统一描述，以便于更好地理解和应用。

数据处理与准备

  • 数据质量：无论是 CPT、SFT 还是 DPO，数据的质量都是至关重要的。需要确保数据的准确性、无歧义性和多样性。
  • 数据格式：统一的数据格式有助于简化训练流程。例如，使用 JSON 或其他结构化格式来存储训练数据。
  • 数据增强：通过 LLM 重写和优化等方式增加数据多样性，提升模型的泛化能力。

学习率与优化

  • 学习率设置：通常采用比预训练阶段更小的学习率，如从 3e-4 降低到 3e-5，具体数值视任务和数据量而定。
  • 学习率调度：使用 warm-up 策略（如前 10% 步骤线性递增），随后采用线性衰减或余弦退火策略，确保训练过程平稳。
  • 优化器选择：根据模型规模和硬件资源选择合适的优化器，比如 AdamW。

训练策略

  • 全参数微调：在资源允许的情况下，优先进行全参数微调，以确保模型能够全面掌握新知识。
  • 参数高效微调（PEFT）：如 LoRA，适用于计算资源有限的场景，通过冻结部分参数并添加 adapter 实现高效微调。
  • 混合精度训练：在支持的 GPU 上使用 bf16 或 fp16，降低显存占用，提高训练速度。
  • 训练稳定性：采用梯度裁剪、正则化、dropout、权重衰减等技术，防止梯度爆炸和模型过拟合。
  • Flash Attention：利用 Flash Attention 技术优化注意力机制的计算效率，提升训练速度和降低显存占用。

监控与调优

  • 收敛监控：实时监控训练集和验证集的 loss 曲线，确保模型逐步收敛，必要时调整学习率和其他超参数。
  • Checkpoint：定期保留 Checkpoint，防止意外中断导致全部训练进度丢失。
  • 早停机制：防止模型过拟合，适时停止训练，保存最佳模型状态。
  • 模型评估：在训练过程中定期进行评估，确保模型性能符合预期。

继续预训练 (CPT)

目标

通过在大量领域特定的无监督数据上继续预训练基座模型，注入新的领域知识，使模型更好地理解和生成特定领域的内容。

训练要点

  1. 流式加载
    实施流式数据加载，以便在训练过程中动态读取数据，防止超过最大内存，训练中断。

  2. 全参数微调
    在进行模型训练时，通常需要更新模型的全部参数，以确保模型能够全面掌握新知识。
    全量微调相较于参数高效微调（如 LoRA）在领域知识注入方面效果更佳，尤其在运算资源充足的情况下，建议优先选择全参数微调。

监督微调 (SFT)

目标

通过高质量的标注数据，训练模型执行特定任务，如代码生成、代码修复、复杂指令执行等，提升模型的实用性和准确性。

训练要点

  1. Epoch 数量

    • 在数据量充足的情况下通常 1 ~ 4 个 epoch 即可见到显著效果。
    • 如果数据量不够，可以考虑加大 epoch 数量，但要注意过拟合的风险，建议进行数据增强。

  2. 数据增强与多样性

    • 确保训练数据涵盖多种任务类型和指令表达方式，提升模型的泛化能力。
    • 包含多轮对话和鲁棒性数据，增强模型应对真实用户场景的能力。

直接偏好对齐 (DPO)

目标

通过用户反馈和偏好数据，优化模型输出，使其更符合人类的期望和需求，包括回答风格、安全性和可读性等方面。

DPO 的特点

  • 直接优化
    不需要单独训练 Reward Model，直接通过 (chosen, rejected) 数据对模型进行对比学习。

  • 高效性
    相较于 PPO，DPO 需要更少的数据和计算资源即可达到相似甚至更好的效果。

  • 动态适应
    每次有新数据时，模型能立即适应，无需重新训练 Reward Model。

训练要点

  1. 偏好数据的收集

    • 部署多个不同训练阶段或不同数据配比的模型，生成多样化的回答。
    • 通过人工或自动化方式标注 chosen 和 rejected 回答对，确保数据的多样性和质量。

  2. 对比学习
    通过最大化 chosen 回答的概率，最小化 rejected 回答的概率，优化模型参数。

  3. 迭代优化

    • 持续收集用户反馈，生成新的偏好数据，进行循环迭代，逐步提升模型性能。
    • 结合数据飞轮机制，实现模型的持续进化与优化。

常见问题与解决方案

  1. 重复输出 (Repetitive Outputs)
    问题：模型生成内容重复，连续打印停不下来。
    解决方案：

    1. 数据去重与清洗：确保训练数据不含大量重复内容。
    2. 检查 EOT（End-of-Token）设置：防止模型连接打印无法停止。
    3. 通过 SFT/DPO 进行对齐：优化模型输出质量。
    4. 调整解码策略：如增加 top_k、repetition penalty 和 temperature 参数。

  2. 灾难性遗忘 (Catastrophic Forgetting)
    问题：模型在微调过程中遗忘原有的通用能力，可以看作是在新的数据集上过拟合，原本模型参数空间变化过大。
    解决方案：

    1. 混合一部分通用数据：保持模型的通用能力。
    2. 调低学习率：减少对原有知识的冲击。
    3. 增加 Dropout Rate 和 Weight Decay：避免过拟合。
    4. 采用 LoRA 等参数高效微调方法：避免大规模参数更新。
    5. 使用 RAG 辅助：结合外部知识库提升模型表现。
    6. Chat Vector: 通过模型权重的简单算术操作，快速为模型注入对话和通用能力。

  3. 实体关系与推理路径理解不足
    问题：模型难以正确理解复杂的实体关系和推理路径。
    解决方案：

    1. 引入 Chain-of-Thought (CoT) 数据与强化推理训练：
      通过分步推理训练提升模型的能力，结合 强化微调 和 o1/o3 的训练方法。
    2. 扩展训练数据覆盖面：
      引入更多包含复杂实体关系和推理路径的多样化场景数据。
    3. 结合知识图谱建模：
      利用 GraphRAG 强化模型对实体关系的理解与推理能力。

模型部署与评估

部署

推理框架

  • ollama：基于 llama.cpp 的本地推理部署，可快速启动
  • vLLM：主打高并发、多用户场景下的推理吞吐量优化
  • 量化：将模型量化为 8-bit 或 4-bit，进一步降低推理成本，提高部署效率。

集成 RAG & 智能体

  • RAG：结合向量知识库，实时检索相关文档或代码片段，辅助模型生成更精准的回答。
  • 智能体：利用 Function Call 或多轮对话机制，让模型调用外部工具或进行复杂推理，提升互动性和实用性。
  • Langgraph：封装 RAG 和 多智能体工作流，构建定制化的对话系统或代码自动生成平台。

评估

评估指标

  • CPT 阶段：使用领域内测试集，评估困惑度（Perplexity，PPL）或者交叉熵（Cross Entropy），衡量模型对新知识的掌握程度。
  • SFT / DPO 阶段：
    • Human 或模型评测：通过人工评分或自动化工具，评估回答的准确性、连贯性、可读性和安全性。
    • 代码生成：构建大规模单元测试集，评估 pass@k 指标，衡量代码生成的正确率。
    • 通用能力：在常见 benchmark（如 MMLU、CMMLU）对模型进行测试，确保模型在通用任务上的表现下降不大。

解码超参数

  • 一致性：在评估过程中保持 top_k、top_p、temperature、max_new_tokens 等解码参数一致，确保评估结果的可比性。
  • 网格搜索：在算力允许的情况下，对不同解码参数组合进行评估，选择最优的参数配置。

数据飞轮与持续迭代

数据飞轮机制

  1. 实时收集用户日志
    收集线上用户的真实 prompt 和生成的回答，覆盖多样化的使用场景和任务类型。

  2. 自动或人工标注
    对收集到的用户 prompt 和回答进行偏好标注，生成新的 (chosen, rejected) 数据对。

  3. 迭代训练
    将新生成的偏好数据加入到下一轮的 SFT/DPO 训练中，不断优化模型的回答质量和用户体验。

  4. 鲁棒性数据
    包含拼写错误、混合语言、模糊指令等数据，提升模型在真实场景下的鲁棒性和应对能力。

持续优化

  • 反馈循环：利用用户反馈，持续改进训练数据和模型表现，实现模型的自我优化和进化。
  • 多模型协同：部署多个版本的模型，生成多样化的回答，通过对比学习提升模型的综合能力。

结合意图识别和多智能体推理

使用意图分类模型让大模型判断用户输入意图类别。基于意图类别与上下文类型的映射，监督推理路径，然后根据推理路径进行多路召回。将这些信息提供给训练好的模型，生成最终结果。

总结

通过 继续预训练 (CPT) → 监督微调 (SFT) → 直接偏好对齐 (DPO) 的组合方法，能够有效地在基座大模型上注入特定领域的知识，构建出具备高效解决业务问题能力的闭源大语言模型。关键步骤如下：

  1. 数据准备

    • 高质量的数据收集、清洗、去重和分类，确保训练数据的多样性与准确性。
    • 结合数据脱敏策略，保护隐私与合规。

  2. 模型训练

    • 通过 CPT 注入领域知识，SFT 学习特定任务模式，DPO 优化模型输出符合人类偏好和安全。
    • 利用高效的并行训练框架和调参技巧，提升训练效率和资源利用率。

  3. 部署与评估

    • 采用高效的推理框架，结合 RAG 和 Agent 实现知识增强和功能扩展。
    • 通过多维度评估，确保模型在各个阶段的表现符合预期。

  4. 持续迭代

    • 构建数据飞轮，实时收集用户反馈，不断优化训练数据和模型表现。
    • 集成 RAG 和 Agent，实现模型能力的持续提升与扩展。

最终，通过系统化的流程和技术手段，能够构建一个不仅具备深厚领域知识，还能灵活应对复杂业务需求的长生命周期 AI 系统。

参考资料

  1. DeepSpeed
  2. Megatron-LM
  3. ollama
  4. vLLM
  5. GraphRAG
  6. The Llama 3 Herd of Models
  7. ZeRO-Infinity: Breaking the GPU Memory Wall for Extreme Scale Deep Learning
  8. Chat Vector: A Simple Approach to Equip LLMs with Instruction Following and Model Alignment in New Languages
  9. Evaluating Large Language Models Trained on Code
  10. Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model

引用

引用：转载或引用本文内容，请注明原作者与出处。

Cited as:

Yue Shui. (Jan 2025). 构建特定领域的大语言模型.
https://syhya.github.io/posts/2025-01-05-domain-llm-training

Or

@article{syhya2024domainllm,
  title   = "构建特定领域的大语言模型",
  author  = "Yue Shui",
  journal = "syhya.github.io",
  year    = "2025",
  month   = "Jan",
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}