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大模型技术进阶路线，有了基础应该怎么进阶？ 原创
“ 高性能大模型的打造，是一项复杂的系统性工程 ”
在上一篇文章中讲了学习大模型的基础路线，而如果是对有一定基础的人来说，应该怎么进阶呢？也就是说大模型更加高级的技术栈有哪些？
一个好的基础能够让你在学习的道路上事半功倍，但绝对不是学习的终点，大模型技术也不外如是。
大模型的进阶学习路线
在上一篇的文章中介绍了大模型的基础学习路线，比如基础理论，编程，深度学习框架等等。
以上技术都属于大模型技术的基础，不论是做学术研究，还是个人学习都已经足够；但是一项技术并不仅仅用来学习的，还需要能够在企业生产中应用，而在生产环境中对稳定性的要求要远高于对技术的追求。
那么怎么才能打造一款能够在企业生产中使用的大模型呢？而这就属于大模型技术的进阶；如果说大模型的基础是能够做出来一个大模型，那么大模型的进阶就是怎么把大模型做的更好。
下面也将从几个方面介绍一下大模型的进阶：
- 模型优化
- 硬件加速
- 分布式并行计算
模型优化
我们知道大模型目前最大的瓶颈就是算力问题，而算力就代表着成本，大模型技术面临着高昂的成本问题。这也间接导致了很多小微企业对大模型望而却步，原因就是无法承担大模型巨大的资金成本和技术成本。
因此，就有很多模型优化的技术，比如说迁移学习，模型剪枝，模型蒸馏等；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：模型剪枝通过删除冗余神经元和连接，减少模型的大小而不牺牲性能。
模型量化：模型量化通过降低精度，如从float32转化为int8，降低模型的计算量和存储需求。
知识蒸馏：知识蒸馏则是将大模型的知识转移到小模型，保持小模型的准确性。
通过以上方法，能够大大提高模型部署效率和资源利用率，降低企业成本。
硬件加速
关于硬件加速每个了解大模型的人应该都知道一些，最简单也是最知名的方式就是增加GPU的数量；而英伟达市值的飙升，以是因为其强大的算力芯片。
那么硬件加速具体是什么情况呢？
其实加速有多种方式，成本最低的就是优化模型架构，使用更加高效的算法，这些叫做软件加速。但以目前的技术来说，软件加速的能力有限，因此唯一的办法就是堆量，通过大量的计算硬件资源的堆积来解决算力不足的问题。
大模型常见的硬件加速除了GPU之外，还有FPGA和ASIC等。
CPU，GPU，FPGA，ASIC是目前AI计算过程中最主流的四种芯片类型，CPU这玩意不用多说，任何电子产品都离不开它的存在；但CPU这玩意功能强大，但并不是很适合AI处理。
原因就是CPU就是一个大学生，它能够处理复杂的数学问题；但AI算力更多的需求并不是处理复杂的逻辑问题，而是计算一大段100以内的加减法，大学生再厉害它的时间和精力也是有限的，远不如找几百个小学生每人算一题来的快。
因此，GPU这玩意就是大力出奇迹的典型代表，我不需要多么高深的知识储备，只需要简单的1加1等于2就行了。
而FPGA是指现场可编程门阵列，它是一个可以现场编程的，并按照预定设计意图来工作的集成电路。FPGA最厉害的地方是可以通过配置的方式来实现任意需要的功能组合，并且可以以大规模并行的方式实施算法，这意味着我们可以非常迅速和高效的执行大数据处理。
ASIC——特定应用集成电路，它是用来专门针对某一领域设计的芯片，比如神经网络计算芯片——NPU，Tensor计算芯片TPU等。因为针对特定领域，所以ASIC往往可以表现出比GPU和CPU更强的性能。
分布式并行计算
大模型由于其强大的算力需求，在单台机器上已经很难完成大模型的训练和微调，因此采用分布式并行计算是一个无法避免的选择。
所谓的并行计算，就是把大模型根据模块或功能拆分，然后部署到多台机器上进行计算。其难点是模块的拆分，以及不同机器上的数据协调和整合。
在传统的分布式系统中，比如web开发是根据功能模块进程拆分，不同服务之间通过API的方式进行交互，而且不同服务之间没有强关联性。
但大模型不同，大模型是一个整体它的任何环节出问题都会导致模型的失效，因此大模型只能采用并行计算的方式进行分布式部署。
而根据不同的并行方式，大模型并行计算又分为多种类型，如：
- 数据并行
- 张量并行
- 流水线并行
不同的并行方式有其独特的特点和实现方式，不同的模型根据实现方式不同也有其最适合的并行计算方式。但总体来说，并行计算是大模型训练和微调的基础，没有并行计算，大模型也很难存在。
打造一款能用好用且高性能的大模型并不是一件简单的事情，其中涉及到很多复杂的理论和难点，同时还要面临着巨大的技术和资金成本，因此打造大模型并不是人人都能参与的工作。
本文转载自公众号AI探索时代 作者：DFires
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