基础层 · Foundation Layer

LLM-Training · LLM 训练全景

一个大模型怎么从随机权重变成可用助手:数据、预训练、后训练(SFT / 对齐 / RLVR)、基础设施与评估的完整流程。面向售前技术,讲清每道工序的「为什么」、真实案例的账本,和「客户会怎么问」。

本模块产出物:
· 讲义式 PPT:LLM-Training-讲义.pptx(主力成品,85 页,✅ 已完成)
· 精选电子书书单:电子书书单.md(10 项,偏实践)✅
· 原始素材留痕:raw-data/(含 2026-07-08 联网核实笔记,时效性事实以此为准)

章节列表与状态

#章节要点状态
1全景总览:从随机权重到可用助手六道工序一张地图、「培养一名医生」类比、base/instruct/reasoning 三形态、训练 vs 推理两笔账✅ 已完成
2数据:模型的粮食语料来源与量级、清洗去重(FineWeb)、分词 BPE 与中文 token 溢价、数据墙与合成数据✅ 已完成
3预训练:压缩互联网下一词预测与幻觉根源、Scaling Laws 三代、MoE 主流化、FP8/Muon 降本组合拳、DeepSeek-V3 账本✅ 已完成
4后训练 I · SFT:教会听话示范教学与对话模板、LIMA 质量>数量、蒸馏造数据、微调 vs RAG 决策树、LoRA 与托管微调✅ 已完成
5后训练 II · 对齐:教会分寸3H 与 InstructGPT、奖励模型与 Reward Hacking、RLHF/PPO 到 DPO、对齐税与误拒平衡✅ 已完成
6后训练 III · RLVR 与推理模型:教会思考思维链与推理时扩展、RLVR 可验证奖励、GRPO、R1 涌现实验、蒸馏与路由分流选型✅ 已完成
7训练基础设施与算力账16 字节/参数显存账、四种并行(DP/TP/PP/EP)、6ND 成本心算、集群三大件与自建 vs 租云✅ 已完成
8评估与发布:怎么知道练成了评估三层体系、污染与刷榜、模型卡五盯点、企业自建评估集配方✅ 已完成
串联:与 LLM 原理 模块互为前置——那边讲架构(发动机舱),本模块讲训练(流水线);第 4 章「微调 vs RAG」与 RAG 模块第 1 章互为镜像;第 6 章推理模型是 Agent 模块「模型为什么能当大脑」的训练侧答案;第 8 章评估与 RAG 第 5 章、Agent 第 6 章共同构成三条评估线,待未来 Evaluation 模块收编。