語言建模與技術發展全景

語言建模是自然語言處理（NLP）的核心技術，旨在通過統計或神經網絡模型預測文本序列的機率分佈。其應用涵蓋語音識別、機器翻譯、文本生成等領域。現代語言模型經歷了從基於規則的文法模型到統計模型，再到神經網絡模型的演變，其中大規模預訓練語言模型（如GPT、BERT）成為主流。

預訓練的挑戰

資源可擴展性：

隨著模型參數量突破千億級，預訓練需消耗數十萬計算小時與數百萬元成本，且能源消耗驚人。例如，1750億參數的GPT-3訓練需數千個GPU數月時間，凸顯分佈式計算與高效算法的重要性。

數據偏差與公平性：

預訓練數據的潛在偏差（如性別、文化偏見）會直接影響模型輸出。研究表明，未經校正的數據可能導致模型生成歧視性內容。解決方案包括數據清洗、去偏置算法設計，以及引入公平性評估指標。

模型可解釋性：

大模型的黑箱特性使得決策過程難以追溯。研究聚焦於注意力機制可視化、特徵歸因分析等方法，以提升透明度和可信度。

量化技術與模型壓縮

量化技術通過降低參數精度（如32位浮點轉為8位整數）來縮減模型體積並加速推理，分為兩大類：

訓練後量化（PTQ）：直接對預訓練模型進行低精度轉換，無需額外訓練，適用於快速部署。典型方法包括GPTQ（基於梯度更新的量化）和GGML（混合精度量化）。

量化感知訓練（QAT）：在微調階段引入量化誤差模擬，提升模型對低精度運算的適應性，例如QLoRA結合4位量化與LoRA微調，可在消費級GPU上運行650億參數模型。

量化技術的效能取決於權重分佈的敏感度，極端低精度（如2-bit）可能導致性能顯著下降，需搭配稀疏化或混合量化策略。

分佈式訓練方法

分佈式訓練透過並行化解決單一設備的計算與內存限制，主要分為三種策略：

數據並行：將數據拆分至多設備，各設備持有完整模型副本並同步梯度，適用於參數量適中的模型。

模型並行：將模型層拆分至不同設備，常用於超大型模型（如Megatron-Turing的萬億參數架構），需解決跨設備通信開銷問題。

流水線並行：將模型按層分段並串聯執行，結合微批次（Micro-batching）隱藏通信延遲，典型框架包括PyTorch的PipeDream。

分佈式訓練的實作需搭配集合通信庫（如NCCL）、參數伺服器架構，以及彈性容錯機制以應對節點故障。

大語言模型微調技術

參數高效微調（PEFT）

PEFT技術僅微調少量參數即可適應下游任務，顯著降低計算成本：

LoRA（Low-Rank Adaptation）：在Transformer層注入低秩矩陣，通過矩陣分解模擬參數更新，保留原始權重。

Prefix Tuning：在輸入端添加可學習的提示向量（Prefix），引導模型生成任務相關輸出，適用於生成任務。

Adapter：在FFN層間插入小型神經網絡模塊，僅訓練適配器參數，保持主幹網絡凍結。

全參數微調與指令微調

全參數微調需更新所有參數，雖性能最佳但成本高昂，常用於領域適配（如法律、醫療文本）。指令微調（Instruction Tuning）則使用任務指令與示例數據，增強模型遵循複雜指令的能力。

模型壓縮與部署優化

剪枝（Pruning）：移除冗余權重或神經元，分為結構化剪枝（移除整層或通道）與非結構化剪枝（移除單個權重），需搭配重訓練恢復性能。

知識蒸餾：通過教師-學生架構，將大模型知識遷移至輕量模型，例如TinyBERT在僅10%參數量下保持70%以上性能。

這些技術的組合應用（如量化+剪枝）可實現模型體積縮減10倍以上，同時維持90%以上的原始準確率。

Reference

[1] 加群链接: https://docs.qq.com/doc/DS3VGS0NFVHNRR0Ru#

[4] Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP: https://arxiv.org/abs/1902.00751

[5] Intrinsic Dimensionality Explains the Effectiveness of Language Model Fine-Tuning: https://arxiv.org/abs/2012.13255

[6] Infused Adapter by Inhibiting and Amplifying Inner Activations: https://arxiv.org/abs/2205.05638

[10] PAL: Program-aided Language Models: https://arxiv.org/abs/2211.10435

[11] Distilling the Knowledge in a Neural Network: https://arxiv.org/abs/1503.02531