人工智能大模型生命周期的五个环节

人工智能大模型的生命周期通常包含五个核心环节，这些环节涵盖了从数据准备到模型应用的全流程。以下是各环节的详细说明及关键挑战：

1. 数据获取

数据是大模型训练的基础，需通过海量、多样化的数据支撑模型学习。这一环节的核心挑战在于海量小文件存储与元数据管理。例如，管理数百亿个小文件时，需平衡存储系统的扩展性（“放得下”）与访问速度（“读得快”）。当前技术如分布式文件系统SuperFS通过优化元数据管理，实现了快速读写与可扩展性。此外，数据的代表性、无偏性及质量直接影响模型性能，需严格筛选数据来源。

2. 数据预处理

预处理是提升数据质量的关键步骤，包括去重、格式统一、噪声过滤等。例如，GPT-4的数据预处理耗时长达半年，占整体训练周期的30%-65%。挑战主要来自计算与存储的协同效率：传统方法需将数据迁移至计算节点，导致网络开销大。解决方案如“以数据为中心”的处理模式，将计算任务动态调度至数据所在节点，结合高性能引擎（如诸葛弩）优化处理效率。

3. 模型训练

训练阶段通过大规模算力资源（如GPU集群）迭代优化模型参数。核心问题包括：

• GPU存储容量限制：万亿参数模型需数万张GPU协同，但存算资源强耦合导致算力冗余。
• 集群容错性：十万卡集群每小时可能发生软硬件错误，需通过分布式检查点存储（如每40分钟保存一次参数）缩短恢复时间。
  此外，训练中需持续监控性能指标（如损失函数），并调整超参数以提升精度。

4. 模型微调

基础大模型需针对垂直领域（如医疗、金融）进行微调以提升专业能力。例如，医疗场景需结合医院数据对模型进行二次训练，再进一步细化至B超检测等细分任务。微调依赖领域专用数据，解决通用数据与专业需求间的鸿沟，是模型落地的必要步骤。

5. 模型推理

推理阶段需高效部署模型以服务实际应用。挑战包括：

• 显存容量不足：万亿参数模型的参数和KV-cache存储需求巨大（如2TB参数+7TB缓存），需通过存储一体化设计复用共享缓存，降低算力开销。
• 实时性要求：优化推理芯片（如Groq的LPU）和架构调整（如Kimi的“以存换算”策略）可提升响应速度。

总结

上述五个环节（数据获取→预处理→训练→微调→推理）构成了大模型从开发到应用的核心链路。每个环节均需解决技术瓶颈，例如数据管理的效率、算力资源的调度及存储优化等。随着LLMOps（大模型运维）的发展，全生命周期的持续迭代与监控（如版本控制、性能调优）进一步确保了模型的长期有效性。