1. 全流程 Pipeline (The Workflow)

这是大模型生产的宏观生命周期。核心理念是分阶段迭代，并通过持续评估来确保质量。

• •三大核心阶段：

1. 1. Pre-train (预训练)：注入海量通用知识，构建模型的“地基”。
2. 2. Post-tune (后训练/微调)：包含 SFT (有监督微调) 和 RLHF (人类反馈强化学习)，让模型更懂指令、更安全。
3. 3. Evaluation (评估)：贯穿全流程的关键环节，用于验证每个阶段的模型能力。

• •推荐研读论文 (SOTA参考)：

  DeepSeek, Qwen (通义千问), Kimi (Moonshot), GLM-4.5, Olmo3
  建议：重点对比各家在 Post-tune 阶段的差异以及评估基准的选择。

2. 算法核心 (Algorithms)

这是模型“变聪明”的内在逻辑，主要分为三个技术栈：

A. Data Preprocessing (数据预处理)

数据是模型的燃料，这一步决定了模型的上限。

• •过滤 (Filtering)：去除低质量、有害内容。
• •清洗 (Cleaning)：格式统一、去重（Deduplication）。
• •标注 (Labeling)：高质量的指令数据构建（尤其是用于 SFT 阶段）。

B. Model Architecture (模型结构)

当前的重中之重，决定了模型的参数效率和能力边界。

• •Attention 机制：核心骨架。
• •MoE (Mixture of Experts)：混合专家模型，平衡参数量与计算成本的关键（如 DeepSeek, Mixtral）。
• •Long Context (长文本)：解决“大海捞针”问题，处理超长上下文的输入。
• •Variants (变体)：各种架构的微调和改进。

C. Optimizer (优化器与训练策略)

如何利用数据更新模型参数。

• •Learning Rate (学习率)：调度策略（Warmup, Cosine decay 等）。
• •优化器选择：AdamW 及其变体。
• •目标：确保 Loss 稳定下降，不发散。

3. 底层架构 (Infra)

这是支撑算法高效运行的“高速公路”，重点在于资源调度与效率极致化。

A. Training Infra (训练架构)

核心挑战：协调 GPU 计算、显存存储、网络通信资源。
5D 并行策略 (核心考点)：

• •DP (Data Parallelism)：数据并行。
• •TP (Tensor Parallelism)：张量并行。
• •PP (Pipeline Parallelism)：流水线并行。
• •EP (Expert Parallelism)：专家并行（针对 MoE）。
• •SP (Sequence Parallelism)：序列并行（针对长文本）。
• •评价：难学难精，是大规模集群训练的基石。

B. Inference Infra (推理架构)

核心目标：高效、经济地支持大规模并发用户。
计算阶段：

1. 1. Prefill (预填充/首字生成)：计算量大，计算密集型。
2. 2. Decoding (解码)：逐词生成，访存密集型。
      优化技术：

• •KV Cache：显存管理优化，减少重复计算。
• •PD 分离 (Prefill-Decoding Separation)：将两个阶段拆分到不同机器或实例上处理，通过网络传输 KV Cache，实现资源解耦。

C. Reinforcement Learning (强化学习 - Infra视角)

随着DeepSeek-R1的爆发，RL 成为 Infra 和算法结合的新热点。

• •核心概念：Policy (策略), Reward Model (奖励模型)。
• •核心挑战：
• •Efficiency (效率)：如何在大规模集群上高效运行 PPO 或 GRPO 等算法。
• •Training (训练稳定性)：RL 训练通常比 SFT 更不稳定，对架构的 Checkpoint 和回滚机制要求更高。

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