大模型技術進階路線，有了基礎應該怎么進階？ 原創
“ 高性能大模型的打造，是一項復雜的系統性工程 ”
在上一篇文章中講了學習大模型的基礎路線，而如果是對有一定基礎的人來說，應該怎么進階呢？也就是說大模型更加高級的技術棧有哪些？
一個好的基礎能夠讓你在學習的道路上事半功倍，但絕對不是學習的終點，大模型技術也不外如是。
大模型的進階學習路線
在上一篇的文章中介紹了大模型的基礎學習路線，比如基礎理論，編程，深度學習框架等等。
以上技術都屬于大模型技術的基礎，不論是做學術研究，還是個人學習都已經足夠；但是一項技術并不僅僅用來學習的，還需要能夠在企業生產中應用，而在生產環境中對穩定性的要求要遠高于對技術的追求。
那么怎么才能打造一款能夠在企業生產中使用的大模型呢？而這就屬于大模型技術的進階；如果說大模型的基礎是能夠做出來一個大模型，那么大模型的進階就是怎么把大模型做的更好。
下面也將從幾個方面介紹一下大模型的進階：
- 模型優化
- 硬件加速
- 分布式并行計算
模型優化
我們知道大模型目前最大的瓶頸就是算力問題，而算力就代表著成本，大模型技術面臨著高昂的成本問題。這也間接導致了很多小微企業對大模型望而卻步，原因就是無法承擔大模型巨大的資金成本和技術成本。
因此，就有很多模型優化的技術，比如說遷移學習，模型剪枝，模型蒸餾等；目的就是用最小的成本，快速的打造出一款能用的，好用的大模型。
模型剪枝：模型剪枝通過刪除冗余神經元和連接，減少模型的大小而不犧牲性能。
模型量化：模型量化通過降低精度，如從float32轉化為int8，降低模型的計算量和存儲需求。
知識蒸餾：知識蒸餾則是將大模型的知識轉移到小模型，保持小模型的準確性。
通過以上方法，能夠大大提高模型部署效率和資源利用率，降低企業成本。
硬件加速
關于硬件加速每個了解大模型的人應該都知道一些，最簡單也是最知名的方式就是增加GPU的數量；而英偉達市值的飆升，以是因為其強大的算力芯片。
那么硬件加速具體是什么情況呢？
其實加速有多種方式，成本最低的就是優化模型架構，使用更加高效的算法，這些叫做軟件加速。但以目前的技術來說，軟件加速的能力有限，因此唯一的辦法就是堆量，通過大量的計算硬件資源的堆積來解決算力不足的問題。
大模型常見的硬件加速除了GPU之外，還有FPGA和ASIC等。
CPU，GPU，FPGA，ASIC是目前AI計算過程中最主流的四種芯片類型，CPU這玩意不用多說，任何電子產品都離不開它的存在；但CPU這玩意功能強大，但并不是很適合AI處理。
原因就是CPU就是一個大學生，它能夠處理復雜的數學問題；但AI算力更多的需求并不是處理復雜的邏輯問題，而是計算一大段100以內的加減法，大學生再厲害它的時間和精力也是有限的，遠不如找幾百個小學生每人算一題來的快。
因此，GPU這玩意就是大力出奇跡的典型代表，我不需要多么高深的知識儲備，只需要簡單的1加1等于2就行了。
而FPGA是指現場可編程門陣列，它是一個可以現場編程的，并按照預定設計意圖來工作的集成電路。FPGA最厲害的地方是可以通過配置的方式來實現任意需要的功能組合，并且可以以大規模并行的方式實施算法，這意味著我們可以非常迅速和高效的執行大數據處理。
ASIC——特定應用集成電路，它是用來專門針對某一領域設計的芯片，比如神經網絡計算芯片——NPU，Tensor計算芯片TPU等。因為針對特定領域，所以ASIC往往可以表現出比GPU和CPU更強的性能。
分布式并行計算
大模型由于其強大的算力需求，在單臺機器上已經很難完成大模型的訓練和微調，因此采用分布式并行計算是一個無法避免的選擇。
所謂的并行計算，就是把大模型根據模塊或功能拆分，然后部署到多臺機器上進行計算。其難點是模塊的拆分，以及不同機器上的數據協調和整合。
在傳統的分布式系統中，比如web開發是根據功能模塊進程拆分，不同服務之間通過API的方式進行交互，而且不同服務之間沒有強關聯性。
但大模型不同，大模型是一個整體它的任何環節出問題都會導致模型的失效，因此大模型只能采用并行計算的方式進行分布式部署。
而根據不同的并行方式，大模型并行計算又分為多種類型，如：
- 數據并行
- 張量并行
- 流水線并行
不同的并行方式有其獨特的特點和實現方式，不同的模型根據實現方式不同也有其最適合的并行計算方式。但總體來說，并行計算是大模型訓練和微調的基礎，沒有并行計算，大模型也很難存在。
打造一款能用好用且高性能的大模型并不是一件簡單的事情，其中涉及到很多復雜的理論和難點，同時還要面臨著巨大的技術和資金成本，因此打造大模型并不是人人都能參與的工作。
本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
