LLM学习-day04

如何训练一个LLM

数据准备

高质量数据是训练LLM的基础。

Pretrain阶段需要海量文本数据，通常来自公开数据集如Common Crawl、Wikipedia、BooksCorpus等。数据需经过清洗、去重、过滤有害内容等预处理步骤。

SFT阶段需要人工标注的高质量对话或指令数据。数据规模较小但质量要求极高，通常由专业人员编写或筛选。

RLHF阶段需要人类反馈数据，包括排序或评分形式的偏好标注。

Pretrain训练

Pretrain采用自监督学习，通过预测下一个词的任务训练模型。使用Transformer架构，在分布式计算集群上运行。关键参数包括batch size、learning rate、dropout等，需根据硬件条件调整。

训练目标是最小化交叉熵损失函数：

其中表示第i个词，表示前文。

SFT微调

SFT阶段使用监督学习微调Pretrain模型。输入是指令或问题，输出是期望的回答。训练数据形式为对，x是输入文本，y是目标输出。

损失函数与Pretrain类似，但只计算y部分的损失：M是y的长度。

RLHF优化

RLHF分为奖励模型训练和策略优化两步。奖励模型训练使用人类偏好数据，学习一个映射的函数，r表示回答质量。

策略优化通过PPO算法微调SFT模型，最大化奖励同时限制与SFT模型的KL散度：其中是归一化后的奖励，是调节系数。

评估与迭代

每个阶段都需要严格评估。Pretrain评估困惑度(perplexity)，SFT评估任务完成率，RLHF评估人类偏好得分。根据评估结果调整数据、模型架构或训练策略，形成迭代优化闭环。

训练过程需大量计算资源，建议使用分布式训练框架如Megatron-LM或DeepSpeed。注意监控训练动态，防止过拟合或退化。