企业如何训练自己的专属大模型？

时至今日，AI语言大模型已经成为未来发展的关键。国内外科技企业纷纷开始自主研发专属大模型。

大语言模型是什么？它是一种自主学习的算法，具有总结、翻译、生成文本等各个功能，可以在摆脱人为控制的情况下，自主创作文案内容。相较于传统的算法模型，大语言模型更倾向于利用学习掌握一个系统化的知识，并将其应用在各个工作任务中，最大程度的发挥其效益。

如何将大语言模型应用到各行各业中？答案便是构建领域大模型。领域大模型是指大语言模型在企业的应用中，可以辅助进行领域数据标注和模型微调。目前市场上普遍存在的运行模式是由大企业出基础的大模型框架，各个垂直领域的公司可以自由选择符合自身需求的模型并进行调整。我们可以在此基础上总结出企业训练专属大模型的步骤。

一、选择适合的基础大模型

企业要根据自身的经营业务建立系统化的指标体系，比如准确率、可解释性、稳定性、成本性等等，将指标进行量化统计后，分析比对各个模型的特点。

以 BenTsao (本草）项目为例，该项目创立之初，开发者需要制作权威的医学知识图谱，并且搜集相关医学文献。并利用 ChatGPT API 构建微调数据集。进行指令微调，达到医学知识问答效果。当然，企业进行模型选择的时候，还要考虑到模型本身的基础能力和编程能力等实力，需要模型自身的基础能力够强，而非是精准调制过后的。因为企业进行开发的时候，往往也是基于模型基础能力上进行开发。目前比较好的模型推荐有 Code LLaMA（34B）、Starcoder（15B）。

二、对数据进行清洗和标注

这是关系到最终运行的关键环节，数据的清洗将影响到模型呈现的效果。数据清洗按照先后顺序来，主要有以下步骤：

1. 基础清洗：去除重复记录的信息，纠正低级错误，并保障数据格式统一，方便查看；

2. 结构化清洗：在格式统一的基础上，进行数据的转化与创建，可以选择并改善模型性能；

3. 内容清洗：可以对数据进行语义识别、合并、异常值处理。

4. 高级清洗：可以通过技术的手段进行数据合成，并处理除文本信息外的图像、饮品等复杂数据信息，同时保证用户隐私。该程序仅限于特定应用。

5. 审核验证：聘请业内专家进行审查，验证数据清洗的质量是否达标，期间涉及到很多种检查标准和控制流程。

数据标注是在模型设计前期，直接决定数据收集方向和训练方向的关键。数据标注可以被分成 9 个步骤：确定任务和标注需求——收集原始数据信息——对数据进行清洗和预处理——设计相应的方案——进行数据标注——控制好质量和准确性——对数据进行扩充、增强——建立相应的训练方案，对结果进行验证和测试——保持持续监督、更新的工作方式。

其中，我们进行原始的数据收集时，可以收集学术研究机构或者企业提供的公开信息，以便于模型训练评估的实地应用。过程中要注重数据的合法合规，在一些情况下也可以进行实体标注、情感标注和语法标注。

三、训练和微调

训练是大模型进行深度学习，以培养出可以理解并生成自然语言文本模型的过程。期间，企业需要处理搜集大规模的文本数据，并学习其内在的规律、语义，以及行文上下的内在关系等。目前国内市场主要的训练路线是 Google 主导的 TPU + XLA + TensorFlow 和 NVIDIA、Meta、微软等大厂控制的 GPU + PyTorch + Megatron-LM + DeepSpeed。

微调则是控制模型根据特定任务的标注数据进行训练，这一阶段的主要目的是在模型矿价不变的情况下，进行修改输出层，并调整合适的参数，以便于模型能够适应特定的任务。

最后的评估与迭代、部署和监控，便聚焦模型研发后的售后升级与实时监控。这两个环节中，开发者需要按照领域内的标准对模型的性能进行评估，可以聘请专业人士给出评估建议，开发者再根据评估进行改进与迭代更新。

模型正常运行之后，开发者还要对模型的日常运行进行监控和部署。

整个训练过程中，API 发挥着巨大的效用。它可以帮助开发者高效率、低成本地处理数据。

还可以在动态更新模型数据的同时，保障私有数据安全地接入大模型。以下推荐几款好用的 API：

• HBase：【HBase】服务是一款依托于 Apache HBase 这一开源分布式列式数据库系统为核心技术打造的高性能、高可扩展的大数据存储与检索解决方案，旨在为大数据分析、实时数据处理、物联网(IoT)、日志管理和金融风控等多种业务场景下的企业级应用提供高效、可靠的数据管理能力。

• 日志服务：日志服务（Cloud Log Service，CLS）是腾讯云提供的一站式日志服务平台，提供了从日志采集、日志存储到日志检索，图表分析、监控告警、日志投递等多项服务，协助用户通过日志来解决业务运维、服务监控的歌多个功能。且腾讯云 CLS 采用高可用的分布式架构设计，对日志数据进行了多冗余备份存储，防止单节点服务宕机数据不可用，提供达 99.9%的服务可用性，为日志数据提供稳定可靠的服务保障。

• 云监控：云监控（Cloud Monitor）支持针对云产品资源和自定义上报资源设置指标阈值告警。为您提供立体化云产品数据监控、智能化数据分析、实时化异常告警和可视化数据展示。有着秒级采集覆盖所有指标数据，感受最细粒度的指标变化，提供精细的云产品监控体验。云监控对秒级监控数据提供 24 小时免费存储，支持在线查看和数据下载等功能。