Nov 14, 2025 · 预计阅读 4 分钟

模型训练流程图解（从 0 到 1 训练自己的 AI）

🧩 为何从「训练」开始？

在如今的大模型时代，绝大多数人能：

调用 API
写 Prompt
做 RAG
使用大模型做任务

但真正能够做到下面三件事的人并不多：

训练一个模型（至少跑通闭环）
微调一个模型（并解释为什么有效/为什么翻车）
把模型能力边界与系统架构边界分开讨论

你之后要做的：

本地小模型训练
QLoRA 微调
自建行业模型
企业级 Agent 系统
私域大模型
多模型调度平台

所有这些，都离不开一个共同的底层心智模型：

理解大模型训练的完整流程，并能把它映射到真实工程代码。

这一篇，就是整个系列的入口：训练链路的主心骨。

🧭 一张「真正能用」的训练流程图（工程视角）

这不是科普，是你未来训练小模型时真正会走的链路：

数据准备（清洗、切分、去重、tokenize） ↓ Embedding（Token → 高维向量） ↓ Transformer（多层 Attention） ↓ Logits（下一词概率分布） ↓ Loss（误差） ↓ 反向传播（Backprop） ↓ 梯度下降（SGD / AdamW） ↓ 更新参数（模型变聪明）

这条链路贯穿模型训练的本质：

训练 = 用 Loss 持续逼迫参数更新，使预测分布更接近真实语言规律。

🧠 0. 先把「训练」映射到代码结构

如果你用 PyTorch / HuggingFace 写训练代码，本质模块就是：

Tokenizer：文本 → token id
Dataset / Dataloader：组织 batch、padding、mask
Forward：输入 → logits
Loss：logits 与 label 的误差
Backward：反向传播得到梯度
Optimizer.step()：更新参数
Scheduler.step()：调整学习率（决定收敛稳定性）
Checkpoint / Eval：保存模型、做评估、避免跑偏

你后面所有“训练问题排查”，最终都会落在这些模块中的某一个。

🔍 1. 数学视角：本质就是预测「下一个 token」

输入一句话：

我今天想去吃

模型需要预测下一词（示意）：

火锅（0.82）
烤肉（0.11）
星巴克（0.05）
其他（0.02）

你看到的所有「智能行为」，本质都是：

P(tokenᵢ | token₁…tokenᵢ₋₁)
（条件概率预测）

目标只有一个：

让模型的预测更符合真实语言规律，从而获得泛化能力。

泛化能力决定模型是不是“像理解”，还是“像背诵”。

🔧 2. 工程视角：训练的五大核心步骤

① Tokenizer：文本进入数字世界的入口

模型不懂汉字、不懂英文，只懂数字 ID。

例子（示意）：

我爱北京天安门 → [1245, 98, 20301, 50231]

Tokenizer 的质量 = 模型训练上限之一。
因为 token 切分方式如果错了，后续再强都只能在错误切分上学习。

② Embedding：语言到数学空间的第一次映射

特点：

把每个 token 映射成 d 维（如 768 / 2048 / 4096）向量
语义相似 → 向量靠近
提供可计算的“几何世界”，供后续 Transformer 建模

Embedding = 模型理解世界的「坐标系统」。

③ Transformer：注意力机制让模型变聪明

Attention 让模型知道：

应该关注谁
谁不重要
如何从上下文抽取关键信息

例句：

“我昨天和我妈吵架了，我心情很不好。”

预测下一词时重要的词：

我妈
昨天
心情

Attention = 模型的「聚焦能力 + 关系建模能力」。

④ Logits & Loss：模型的「考试成绩」

Logits：预测的概率分布
Loss：预测 vs 真实答案的误差

Loss 越低 → 在训练分布上预测越准确。
但注意：Loss 下降不等于“能力提升”，必须配合评估看泛化。

⑤ 反向传播 & 梯度下降：模型真正被“炼”的过程

反向传播告诉模型哪里错了
梯度下降更新权重
千万、亿级、百亿参数不断被修正

最终得到一个：

能生成语言、能复现模式、能在一定范围内泛化的模型。

⚙️ 3. 为什么训练如此昂贵？

不是 GPU 贵，而是“算得多 + 存得多 + 序列越长越爆炸”：

Attention 复杂度近似 O(n²)
序列越长，计算与显存压力快速上升。
反向传播显存需求显著高于推理
训练需要保留更多中间激活用于求梯度，显存通常远高于推理阶段。
数据量巨大 + 训练步数巨大
大模型训练依赖海量 token 与长期迭代，成本主要消耗在持续算力与通信上。
模型太深 + 并行更复杂
层数更多、参数更多，会带来更长训练时间、更复杂的并行与更高稳定性要求。

这就是为什么训练 GPT / Claude 往往是上千万美金级别：
核心来自“序列长度 × 参数规模 × 训练步数”的乘法效应。

🚀 4. 那我们为什么能训练「小模型」？

因为出现了：

LoRA / QLoRA — 只训练极少量增量参数，让成本骤降

优势：

只训练少量参数（增量权重）
显存需求显著下降
成本更低，单机可跑
更适合做“领域适配”和“业务对齐”

一句话：

不需要成为 OpenAI，也能训练/微调出属于自己的模型能力。

🛠️ 5. 真正能落地的训练场景（你都会用到）

你未来不会训练 GPT-4，而是训练/微调：

个人知识库 + PDF 模型
企业流程（审批、采购、合同）模型
工程代码模型
对话人格 / 情感模型
行业模型（医疗 / 法务 / 招投标 / 供应链）
Agent 基座模型（你已搭建）
知识图谱 + 向量空间融合
自定义 Embedding
模型蒸馏（大模型 → 小模型）

全部建立在今天这篇文章的知识之上。

✅ 本章你必须带走的 6 个结论

训练是一条工程流水线：Tokenizer → Embedding → Transformer → Loss → Backward → Update
模型“聪明”来自 Loss 驱动的参数更新，而不是“记忆更多文本”
Embedding 定义语义坐标系，Attention 负责上下文关系建模
训练贵来自乘法效应：序列长度 × 参数规模 × 训练步数
LoRA/QLoRA 让领域适配变成单机可做的工程实践
你后面做 RAG/Agent/行业模型，最终都绕不开训练与微调的底层心智模型

🧭 你现在就可以做的下一步（最小可执行清单）

选一个能跑通的基座模型（小到可控）
准备一份干净数据（哪怕 1 万条）
跑通一次：训练/微调/保存/加载/评估
记录三件事：loss 曲线、显存占用、样例输出差异

只要跑通一次完整闭环，你就真正从“会用模型”跨到“会训练模型”。

📌 下一篇预告

《Embedding：词是如何变成数学的？（向量空间的秘密）》