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Qwen 模型学习笔记：RM、SFT 与 RLHF 技术解析

一、Qwen 模型概述

Qwen 是阿里巴巴开源的大型语言模型系列，旨在实现通用人工智能（AGI）。其架构包括基础语言模型（如 Qwen-7B、Qwen-14B、Qwen-72B）和经过后训练的对话模型（如 Qwen-Chat）。后训练主要通过 SFT 和 RLHF 技术进行，以提升模型的对齐性和实用性。

二、SFT（Supervised Fine-Tuning）有监督微调

1. 定义与目的

SFT 是在预训练模型的基础上，利用人工标注的数据集进行微调，使模型更好地理解和执行特定任务或指令。

2. 数据构建与训练策略

• 数据格式：采用 ChatML 格式，区分系统提示、用户输入和助手输出。
• 训练策略：使用 AdamW 优化器，学习率先增后恒定，序列长度限制在 2048，训练步数约 4000 步。
• 目标：使模型能够生成符合人类指令的回答，并具备一定的上下文理解能力。

3. 技术实现

Qwen 使用 MS-SWIFT 框架进行 SFT，支持 LoRA 等参数高效微调技术，兼容多种硬件平台，如 RTX、A100、Ascend NPU 等。

三、RM（Reward Model）奖励模型

1. 定义与作用

RM 是在 SFT 模型的基础上，通过人工标注的答案排名数据，训练一个模型来评估回答的质量，为后续的强化学习提供奖励信号。

2. 架构与训练

• 模型架构：去除 SFT 模型最后一层的 softmax，改为线性层，输入为问题和答案对，输出为一个标量分数。
• 训练数据：人工对多个答案进行排序，构成训练数据集。
• 损失函数：采用 Pairwise Ranking Loss，优化模型的评分能力。

3. 应用与效果

RM 模型能够有效地评估答案的质量，为 RLHF 提供可靠的奖励信号，提升模型生成内容的相关性和准确性。

四、RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）基于人类反馈的强化学习

1. 定义与目的

RLHF 是通过人类反馈来优化模型的生成策略，使其生成的内容更符合人类的偏好和需求。

2. 训练流程

• 阶段一：使用 SFT 模型生成多个候选答案。
• 阶段二：利用 RM 对候选答案进行评分。
• 阶段三：根据评分结果，使用强化学习算法（如 PPO 或 DPO）调整模型参数，使其生成更优质的答案。

3. 技术实现

Qwen 在 RLHF 阶段，采用了 PPO（Proximal Policy Optimization）算法进行训练，优化模型的生成策略，提升其在对话中的表现。

Qwen2 模型学习笔记：

一、引言

在大语言模型蓬勃发展的当下，Qwen 系列持续迭代更新，Qwen2 由此诞生。它基于 Transformer 架构，经过大规模预训练和优化，致力于提升语言理解、生成、多语言处理等多方面能力，推动 LLMs 技术进步。

二、分词器与模型架构

（一）分词器

Qwen2 沿用字节级字节对编码分词器，词汇表含 151,643 个常规词元与 3 个控制词元。该分词器把文本拆分成小片段即 “词元”，编码效率高，在多语言处理上优势明显，能高效拆分和编码多种语言文本。

具体实现

1. 初始化词汇表：收集文本数据集中的字节序列构建初始词汇表。
2. 统计字节对频率：遍历训练文本数据集，统计相邻字节对的出现频率。
3. 合并高频字节对：将最高频的字节对合并为新词元，更新词汇表。
4. 重复合并过程：持续统计和合并，直至达到预设词汇表大小或满足停止条件。
5. 文本编码：按字节划分文本，依据词汇表替换为词元，特殊策略处理未知序列。

（二）模型架构

1. 密集模型

密集模型参数密集连接，采用分组查询注意力（GQA）优化推理，通过分组查询共享键和值计算，降低计算成本提升推理速度。结合双块注意力（DCA）与 YARN，扩展上下文窗口，增强长文本处理能力。

• 分组查询注意力（GQA）：优化传统多头注意力，减少键值计算重复。
• 双块注意力（DCA）与 YARN：DCA 划分序列块，YARN 改进循环神经网络，协同扩展上下文窗口。

机制细节

• GQA 将查询分组，组内共享键值计算，在推理阶段减少重复运算，提升效率。
• DCA 将输入序列划分成多个块，块内和块间分别进行注意力计算，降低长序列计算复杂度。
• YARN 结合 DCA，使模型在不显著增加计算成本的情况下扩展上下文窗口长度，提升长文本处理能力。

2. 混合专家模型（MoE）

以多个 FFN 为专家，细粒度设计、合理路由及初始化策略，增强模型性能与适应性。

• FFN 专家：多个前馈神经网络作专家，各擅长不同类型信息处理。
• 细粒度专家设计：针对特定任务或数据特征设计专家，发挥专长。
• 合理专家路由：智能调度任务至合适专家，提高效率和准确性。
• 初始化策略：合理初始参数设置，助力模型快速收敛。

专家训练机制

1. 数据准备：收集大规模相关数据，分为训练集、验证集和测试集。
2. 初始化 FFN 专家：采用随机初始化或基于预训练模型的初始化。
3. 定义损失函数：根据任务类型选择合适的损失函数，如分类任务用交叉熵损失函数，回归任务用均方误差损失函数。
4. 前向传播：输入数据按 FFN 网络结构依次计算。
5. 计算损失和反向传播：根据预测结果和真实标签计算损失，通过反向传播更新参数。
6. 专家路由机制参与训练：路由机制根据输入特征学习分配输入至合适的 FFN 专家，引入可学习参数并根据反馈调整。
7. 迭代训练：重复前向传播、计算损失和反向传播步骤，优化模型性能。
8. 模型评估与调整：使用测试集评估性能，分析原因并调整模型，直至达到满意性能。

专家掌握不同知识的原因

• 细粒度专家设计：不同专家专注于特定任务或数据特征。
• 数据分布差异：专家接触到的数据子集存在差异，学习