如何构建自己的大模型：从零基础入门到精通

随着大模型技术的快速发展，各式各样的大模型不断涌现，如谷歌的LaMDA、阿里云的通义千问等，它们在人工智能领域展现出令人瞩目的能力。本文旨在提供一套全面指南，帮助初学者从零基础开始，逐步掌握创建和部署大模型的核心步骤。我们将详细介绍如何选择基础模型、低成本部署模型，以及如何通过有监督微调构建个性化模型。此外，还会分享如何解决大模型学习中的挑战，以及AI大模型学习的福利。最后，总结构建大模型的重要性及其在推动创新和提升效率中的作用。

构建大模型的第一步是选择合适的基础模型作为基座。理想的大模型应具备优秀的综合能力，并且在部署成本上相对较低，以便在私有数据上进行微调。通过使用开源评测平台的数据，我们可以发现当前综合能力最强的10个开源基座模型，其中排名首位的是清华大学于2023年发布的60亿参数大模型ChatGLM3-6B，它不仅参数量最少，效绩却非常突出。

1.1 环境安装

为了使用ChatGLM3-6B作为基座模型，需要先完成环境的安装。通过Git仓库克隆代码，然后使用pip安装相应的依赖库，确保环境配置符合推荐版本。

# 安装环境依赖
!pip install -r requirements.txt

1.2 模型加载

加载ChatGLM3-6B模型可以通过代码调用、网页版、命令行等多种方式实现。以下是通过代码调用加载模型的示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 加载模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')

# 示例对话
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)

部署模型不仅涉及高性能计算资源的需求，还应考虑成本控制。以下介绍几种降低部署成本的方法：

2.1 模型量化

模型默认以FP16精度加载，占用13GB显存，对于资源有限的环境，可以通过量化模型来减少内存需求：

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True).quantize(4)

2.2 CPU部署

在资源受限的环境中，使用CPU部署模型是另一种成本较低的选择：

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True).float().to('cpu')

2.3 Mac部署

针对使用Mac的用户，可以利用MPS（Metal Performance Shaders）后端在GPU上运行模型，简化部署流程：

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True).to('mps')

2.4 多卡部署

对于拥有多个GPU的环境，可以采用模型并行的方式进行分布式部署，将模型分割在多张GPU上运行，以充分利用硬件资源。

构建个性化大模型的关键在于数据准备和微调优化：

3.1 数据准备

首先将特定领域或特定任务的数据集准备和格式化，确保数据集与目标任务相匹配。

3.2 有监督微调

通过有监督的方式对基础模型进行微调，使其能够适应特定的使用场景。例如，使用特定领域数据集对模型进行训练，以提升在特定任务上的表现。

3.3 部署自己的大模型

完成微调后，模型可以部署至各种环境，包括网页版、命令行等，以满足不同用户的需求。

3.4 灾难遗忘问题

在进行多任务学习时，模型可能会出现灾难遗忘现象，即学习新任务时忘记旧任务的知识。通过结合多个数据集进行训练，可以减轻这种现象，提升模型的泛化能力。

面对数值计算和复杂推理任务时，大模型往往表现不佳。通过设计思维程序提示，引导模型生成正确的程序逻辑，并使用外部计算引擎执行计算部分，可以有效提升模型在这些任务上的表现。

为了帮助学习者快速入门，提供了以下学习资源：

学习路径

• 基础知识：了解AI大模型原理、训练流程和应用场景。
• 实践操作：从零开始构建自己的小模型，积累实际经验。
• 专项深入：针对特定领域如自然语言处理、图像识别等进行深度学习。
• 项目应用：参与实际项目，将所学知识应用到实际问题中。
• 拓展研究：探索大模型的前沿研究和技术趋势。

资料分享

• AI大模型入门学习思维导图
• 精品AI大模型学习书籍手册
• 视频教程
• 实战学习录播视频

学习建议

• 理论与实践结合：理论学习与动手实践并重。
• 持续更新：AI领域发展迅速，保持对新技术的关注。
• 社区交流：加入相关论坛和社区，与同行交流学习经验。

构建大模型是推动人工智能领域创新和发展的重要基石。通过学习和实践，不仅可以提升个人技能，还能够为社会创造更多价值。大模型在解决复杂问题、推动产业升级、提升工作效率方面发挥着关键作用，是未来技术发展的重要趋势之一。因此，掌握构建和应用大模型的技术，对个人职业发展和行业创新都具有重要意义。