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 训练一个模型、微调一个模型、理解模型为何聪明或愚蠢 的人并不多。

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（你的 MAG + MCP 架构）
  • 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。

这一篇，就是整个系列的入口。

🧭 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。

🔍 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：

  • 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。

这决定了模型能不能「理解世界」。

🔧 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：

我   爱   北京   天安门
→
[1245, 98, 20301, 50231]

Tokenizer 的质量 = 模型训练的上限。

② Embedding：语言到数学空间的第一次映射

特点：

  • 把每个 token 映射成 n 维（如 4096 维）向量
  • 语义相似 → 向量靠近
  • 代码结构 → 在向量空间中形成组织

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」。

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 → 模型越聪明。

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：

能理解语言、能推理、能创造的模型。

⚙️ 3. 为什么训练如此昂贵？

不是 GPU 贵，而是：

  1. Attention 复杂度 O(n²)
    序列越长，显存爆炸。

  2. 反向传播显存 ×2～3
    推理算一次，反向传播要储存梯度 → 显存直接翻倍。

  3. 数据量巨大

    • GPT-4：数万亿 token
    • LLaMA3：15 T token
    • Claude：几十 TB 数据

  4. 模型太深
    几百层 Transformer，上百亿参数 → 算力成本极高。

这就是为什么训练 GPT / Claude 都是上千万美金级别。

🚀 4. 那我们为什么能训练「小模型」？

因为出现了：

LoRA / QLoRA — 训练史上的关键技术

优势：

  • 只训练 1 % 参数
  • 显存需求 ↓ 70 %～90 %
  • 成本极低
  • Mac M1/M2/M3 可以训练
  • 4090 / A6000 爆炸性性价比

一句话：

不需要成为 OpenAI，也能训练自己的模型。

🛠️ 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：

  • 个人知识库 + PDF 模型
  • 企业流程（审批、采购）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。

📌 下一篇预告

**《Embedding：词是如何变成数学的？（向量空间的秘密）》**