爆肝整理！大模型开发三大支柱：Pipeline、算法与Infra全解析，附最新论文对比！
1. 全流程 Pipeline (The Workflow)
这是大模型生产的宏观生命周期。核心理念是分阶段迭代，并通过持续评估来确保质量。
- •三大核心阶段：
- Pre-train (预训练)：注入海量通用知识，构建模型的“地基”。
- Post-tune (后训练/微调)：包含 SFT (有监督微调) 和 RLHF (人类反馈强化学习)，让模型更懂指令、更安全。
- Evaluation (评估)：贯穿全流程的关键环节，用于验证每个阶段的模型能力。
•推荐研读论文 (SOTA参考)：
DeepSeek, Qwen (通义千问), Kimi (Moonshot), GLM-4.5, Olmo3
建议：重点对比各家在 Post-tune 阶段的差异以及评估基准的选择。
2. 算法核心 (Algorithms)
这是模型“变聪明”的内在逻辑，主要分为三个技术栈：
A. Data Preprocessing (数据预处理)
数据是模型的燃料，这一步决定了模型的上限。
- •过滤 (Filtering)：去除低质量、有害内容。
- •清洗 (Cleaning)：格式统一、去重（Deduplication）。
- •标注 (Labeling)：高质量的指令数据构建（尤其是用于 SFT 阶段）。
B. Model Architecture (模型结构)
当前的重中之重，决定了模型的参数效率和能力边界。
- •Attention 机制：核心骨架。
- •MoE (Mixture of Experts)：混合专家模型，平衡参数量与计算成本的关键（如 DeepSeek, Mixtral）。
- •Long Context (长文本)：解决“大海捞针”问题，处理超长上下文的输入。
- •Variants (变体)：各种架构的微调和改进。
C. Optimizer (优化器与训练策略)
如何利用数据更新模型参数。
- •Learning Rate (学习率)：调度策略（Warmup, Cosine decay 等）。
- •优化器选择：AdamW 及其变体。
- •目标：确保 Loss 稳定下降，不发散。
3. 底层架构 (Infra)
这是支撑算法高效运行的“高速公路”，重点在于资源调度与效率极致化。
A. Training Infra (训练架构)
核心挑战：协调 GPU 计算、显存存储、网络通信资源。
5D 并行策略 (核心考点)：
- •DP (Data Parallelism)：数据并行。
- •TP (Tensor Parallelism)：张量并行。
- •PP (Pipeline Parallelism)：流水线并行。
- •EP (Expert Parallelism)：专家并行（针对 MoE）。
- •SP (Sequence Parallelism)：序列并行（针对长文本）。
- •评价：难学难精，是大规模集群训练的基石。
B. Inference Infra (推理架构)
核心目标：高效、经济地支持大规模并发用户。
计算阶段：
- Prefill (预填充/首字生成)：计算量大，计算密集型。
- Decoding (解码)：逐词生成，访存密集型。
优化技术：
- Decoding (解码)：逐词生成，访存密集型。
- •KV Cache：显存管理优化，减少重复计算。
- •PD 分离 (Prefill-Decoding Separation)：将两个阶段拆分到不同机器或实例上处理，通过网络传输 KV Cache，实现资源解耦。
C. Reinforcement Learning (强化学习 - Infra视角)
随着DeepSeek-R1的爆发，RL 成为 Infra 和算法结合的新热点。
- •核心概念：Policy (策略), Reward Model (奖励模型)。
- •核心挑战：
- •Efficiency (效率)：如何在大规模集群上高效运行 PPO 或 GRPO 等算法。
- •Training (训练稳定性)：RL 训练通常比 SFT 更不稳定，对架构的 Checkpoint 和回滚机制要求更高。
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