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• 1、从0到1预训练大模型:主流工具集与框架全解析

从0到1预训练大模型:主流工具集与框架全解析

1、数据合规工具：GDPR/CCPA合规检查：使用如gdpr-checklist等开源工具，确保数据隐私与版权合法性。 数据预处理：从原始数据到模型输入 核心目标：清洗、去重、分词，构建可训练格式。主流工具：清洗与去重：Apache Spark/Dask：分布式处理TB级数据。

2、在进行预训练之前，需要选择一个合适的模型架构。虽然业内普遍采用的是Decoder架构，但在词表、向量化、注意力机制、神经网络等各层设计上仍存在较大差异。基于时间、资源等方面的考虑，可以从主流开源的大模型中选择一款作为参考。

3、GLM预训练框架 GLM的预训练框架主要围绕自回归空白填充进行，其目标是通过掩码（mask）的方式，让模型对掩码的词汇进行自回归预测。这一过程中，GLM模型不仅利用了上下文信息，还通过打乱掩码片段的顺序，使模型能够充分捕捉到不同片段之间的相互依赖关系。

4、从0开始大模型之模型LoRA训练 LoRA是如何实现的？LoRA（Low-Rank Adaptation）是微软研究人员提出的一种高效的微调技术，旨在使大型模型能够高效地适应特定任务和数据集。其背后的核心思想是，在模型微调过程中，权重的变化通常具有较低的内在维度。

5、在选择了合适的模型后，下一步是进一步训练和微调AI模型，这正是NVIDIA TAO工具套件的用武之地。NVIDIA TAO是一个框架，可使用自定义数据训练、调整和优化（TAO： Train， Adapt， and Optimize）计算机视觉（CV）AI模型和对话式AI模型，且所需时间非常少，也无需拥有大型训练数据集或AI专业知识。

6、训练阶段：强化学习驱动的推理能力构建训练过程分为三个关键阶段，目标是通过数据与反馈机制提升模型的基础推理能力：阶段0：持续预训练（Continue Pretrain）使用大量Chain-of-Thought（CoT）数据、代码和数学类文本对基座模型进行优化，重点提升其基础逻辑推理能力。