如何从零开始理解LLM训练理论？预训练范式、模型推理与扩容技巧全解析

Part 1：预训练——AI的九年义务教育 📚

想象你往峨眉山猴子面前扔了1000本《五年高考三年模拟》-我那时候还在做的题（海量互联网数据），突然有一天它开口唱起《我在东北玩泥巴》，这有意思的过程就是LLM的预训练范式！这时候你的表情就像“啊这河里吗”，但别急，背后是三大杀招：

1️⃣ 分词赛博炼丹术：
文字的量子重组
用tokenizer把"松花江上"炼成[104130, 104104,…]的数字灵纹，过程堪比：
中文：用菜刀剁碎文言文 → [“松”,“花”,“江”,“上”]
英文：拿激光剑切分单词 → “ChatGPT” → [“Chat”,“G”,“PT”]
二次元：把"哈基米"直接炼成SSR级token✨

这不就是让AI学手语吗？！（手动狗头）

2️⃣ 注意力玄学：
文字的量子纠缠
Transformer里每个字都在上演《三体》剧情：

"周杰伦喝奶茶"名场面：
"喝"和"奶茶"用QK矩阵疯狂贴贴（内积值0.87），多头注意力=AI开8个分身同时嗑CP。
位置编码给每个字烙上时空坐标：“奶茶"在第5位=第5维度暗物质，举个栗子🌰：
当AI看到"苹果”——

第一层：🍎红苹果？
第六层：📱乔布斯的苹果？
第十二层：🌍牛顿的苹果？？

3️⃣ 反向传播：
AI一边做题一边用loss值自我PUA，像极了深夜改论文的你——“这个残差太大必须修正！”。

while training:  loss = cross_entropy(pred, label)  # 天道降下九九雷劫  optimizer.step()                   # 运转《九转梯度下降大法》  if loss < 1.0:                     # 金丹初成！  print("AI道友突破筑基期！")

韩立渡劫：

残差太大 → “这参数必须修正！”（捏碎玉简.jpg）
梯度消失 → “我韩立的灵力呢？？”（吐血三升.mp4）
🔑 常见博客的关键词说人话：自监督学习=AI的电子榨菜，Embedding=文字变形术，MLP=信息加工厂

Part 2：模型推理——文字的量子力学实验（博主自学过狄拉克量子力学）🧪

当AI学成出山开始"显摆知识"，整个过程堪称文字的星际穿越。让我们一同探索这个奇妙的旅程。

输入咒语：文字编码的量子化过程 🔮

当你输入如“东北老铁咋整”这样的文本时，AI内部将经历一个复杂的转换流程：

# 代码视角看编码流程
input_text = "东北老铁咋整"
tokens = tokenizer.encode(input_text) # → [2351, 6670, 8853, 10414]
embeddings = lookup_table[tokens] # 每个token变成768维向量
position_emb = add_position(embeddings) # 给每个字打上时空坐标

量子化过程：

原始文本被拆解为token ID（相当于文字DNA）
每个token转化为768维向量（相当于文字的量子态）
加入位置编码：让AI知道"老铁"在第2个位置

注意力狂欢：文字的星际穿越 🌌

2.1 Transformer层的套娃操作（transformer的人话版解析还在✍🏻zhong）

你的句子会在各层Transformer中经历奇幻漂流：

层级	处理阶段	示例：“东北老铁咋整”
第1层	基础语法分析	识别"东北"是地名，"老铁"是称谓
第6层	语义关联挖掘	关联"老铁"→"兄弟"→"帮忙"
第12层	文化背景理解	结合东北文化推断需要具体建议

2.2 注意力矩阵的量子纠缠

当处理到"咋整"时：

Q = query("咋整") # 发出灵魂三问：要啥？啥情况？咋解决？
K = key("老铁") # 回应：是兄弟就来帮我
attention_score = softmax(Q·K/√d) # 计算出0.92的高关联值

注意力热力图（示意图：显示"咋整"与"老铁"的强相关性）

生成阶段：文字的鱿鱼游戏 🎲

3.1 Softmax概率大逃杀

模型最终输出的是概率分布：

logits = model_output[:, -1, :] # 取出最后一个token的预测结果
probs = softmax(logits) # 转换为概率

可能的结果：

“锅包肉” → 35%
“翠花上酸菜” → 28%
“整个烧烤” → 22%
…其他 → 15%

3.2 生成策略的三大流派

策略	工作原理	适用场景
贪心搜索	永远选择概率最高的词	需要确定性的回答
随机采样	按概率分布随机选择（可调温）	创意文本生成
束搜索	保留多个候选路径综合评估	需要连贯长文本

温度参数（Temperature）的魔法：

高温（1.0+）：AI变话痨 → “整点锅包肉？还是铁锅炖大鹅？要不…”
低温（0.1-）：AI变直男 → “锅包肉”
哈尔滨模式（0.0）：绝对理性 → 永远输出最高概率词

常见翻车现场与急救指南 🚑

4.1 鬼畜循环：“锅包肉肉肉肉…”

病因诊断：

温度过低导致确定性过强
重复惩罚机制未开启

急救方案：

generation_config = {"temperature": 0.7, # 调到沈阳常温"repetition_penalty": 1.2, # 开启防复读模式"top_p": 0.9 # 限制选择范围
}

4.2 胡言乱语：“老铁应该量子波动速读”

病因诊断：

训练数据污染（混入伪科学内容）
上下文窗口过短

解决方案：

启用知识检索增强（RAG）
添加逻辑约束规则

推理加速秘籍 ⚡

5.1 三阶加速术

技术	加速原理	效果
KV缓存	记忆历史计算避免重复	提速2-3倍
量化为int8	用更小的数字表示模型参数	显存占用减半
动态批处理	同时处理多个用户的请求	吞吐量提升5x