训练 AI 真的难吗？我用 26M 参数的小模型试了下

大模型就像一台拥有海量旋钮的复杂机器，而训练的过程就是通过大量精心准备的数据，对这些旋钮进行微调，使其逐步找到最优配置。这些旋钮对应的数值，就是模型的参数，而训练的目标就是让这些参数不断优化，使模型能够更准确地理解和生成文本，回答问题。

以上描述不一定严谨，但好在通俗易懂。

1、为什么要做这个实验？

• 假期有相对完整的时间，加上过年到处都是DeepSeek的新闻，与其临渊羡鱼，不如退而结网，被触动后，自己也跟风玩一玩。
• 24年，囫囵吞枣的学完了《动手学深度学习》，当时跑通的只是教材里各个代码片段，没有往前再走一步；这几天刚好看到一个和本书知识连贯度非常高的开源项目MiniMind，决定动手。

2、实验后的一些思考

• 动手永远是效率最高的学习方式。在了解一些基本知识后，可以大胆的进行越级学习，中间的知识鸿沟逐渐缩小的过程，就是自己进步的过程。学习完全不用按部就班，学习甚至可以“直奔大师”。
• 日常持续深度的使用AI：要能熟练驾驭主流AI工具，探索出一套属于自己的高效使用方法，并深度无缝地融入到自己的创作、工作流中去。我看身边越来越多人使用AI工具，这是很好的趋势。如果容易忘记使用AI，那就订阅一个最贵的AI会员，毕竟花了钱不用也可惜，假如你花了200美元/月订阅了一个Pro版的ChatGPT，相信你无论如何也会强迫自己用一段时间——当然，我在开玩笑。24年我用ChatGPT的语音模式+Project功能，在通勤的路上练习英语，对我来说这开启了一种全新的学习体验，整体感受很不错，后面有时间再和大家分享。
• 不管对个人还是组织，高质量的私有知识库会越来越重要，不过积累这些是苦活累活，这是一个非常典型的“难而正确”的事情，需要长期坚持去做，因为AI Ready型组织是未来制胜的关键。个人理解AI Ready型组织的一些特征：高质量私有知识，成熟的核心流程，持续的数据治理。打造AI Ready型组织，最不用操心的反而是AI技术本身。
• 兴趣很重要，兴趣会让你连手机都不刷了，而要去做数学题，如下图：为了搞懂模型的梯度计算原理，我居然用笔在纸上回忆最基本的导数和微分知识。兴趣也让自己学习的过程是享受，是成就，而不是负担。

3、一些值得记录的过程

• MiniMind的参数只有26M，注意单位是Million而不是Billion，也就是说只有2600万参数量，是GPT-3的1/7000，要知道GPT-3的参数是千亿级别。实验过程中自己没有任何的原创代码，都是在MiniMind作者 @jingyaogong 开源项目的基础上做参数调整，以及一些微小的代码修改，期间高频使用AI辅助完成实验指导与排错。

• 实验平台依旧选择自己顺手的AutoDL租服务器（非广告），内置丰富的深度学习环境镜像，节省了不少筹备时间，但需要熟练解决各种资源下载的问题，不然实验的第一条命令就会执行不下去。对了，这次实验租用服务器一共花了50元，实惠。另外，AWS也是一个好的选择。
• 关于算力，我是动态选择GPU。在下载资源、调试代码等前期工作时，服务器不加载显卡，费用非常低。等代码跑通后，直接租用6块4090拉满来跑训练，节省时间。当然最终也没有跑完全部轮训练，我跑了2轮，用了几个小时，能看到实验效果就行。

参考开头我们那个比喻，整个实验的过程简单来说就是：

• 搭建环境：略。
• 下载项目文件：从GitHub克隆MiniMind，项目包含了模型结构、训练脚本以及配置文件等。这相当于拿到一台“可调节的智能机器”，但它还没有经过训练，旋钮（参数）都处于随机状态。
• 下载与处理数据集：下载的数据集就像是教科书，一本好教材和一本充满错别字的教材，学生（模型）学习效果肯定不同。按帮助文档，在HuggingFace下载数据集，并对数据集进行处理，好比整理好教材，最终转换成训练需要的格式。如图，我们实验用的教材（数据集）有4.3GB文本，不大，也不小了。

我也很好奇“教科书”里面到底是什么，所以查看了前几行内容，如下，其实就是常见的文字表达：

• 开始预训练：预训练的过程可以理解为“打基础”。我们把整理好的教材喂给模型，比如给它一句话的前半部分，让它猜后半部分，并不断调整旋钮（参数）来减少预测误差。随着训练的进行，模型会逐渐学会语言的结构、语法甚至一些常识，就像是一个小孩从胡言乱语慢慢变得有条理。由于是实验，我只训练了2个小时左右就结束了训练，相当于我们对模型里面的旋钮进行了很多次调整。
• 评估预训练后的模型能力：预训练完毕，随意问几个问题，给模型来一次模拟考试，结果不是很好，虽然会讲话了，但容易胡言乱语，还处于半文盲状态，如下图。

• 继续进行微调SFT：预训练的模型只是“学会了语言”，但还不够精准。微调（SFT）相当于“专项训练”，让模型在更好的专项数据上进行进一步学习，使它的回答更符合预期。这就像是在基础知识的基础上，针对考试重点进行针对性复习。出于好奇我又研究了下微调“专项训练”的教科书内容，也有几个GB的文本，其实就是海量的问与答，是不是像考前的复习资料？如下图：

• 评估微调后的模型能力：我没有完成全部轮的微调（一共20轮，只完成了1轮，6张GPU耗时1小时左右），但模型回答问题的能力和逻辑性得到明显提升，如下图。

• 至此实验结束。我依然好奇，训练后输出的参数文件里面都有什么，于是又看了下，这涉及到深度学习框架和Transformer那些东西了，我也不太懂，先打住吧。

实际上完成以上实验，我也遇到了很多问题，不过借助AI的辅助，加上反复看帮助文档，研究、对比代码，临时抱佛脚式的去搞懂一些关键的知识点，问题最终都得到了解决。MiniMind作者很良心，代码非常的完善、低门槛，且B站上也有配套视频（B 站观看 ↗）。

“吾尝终日而思矣，不如须臾之所学也”，虽才疏学浅，但永远在路上。今天大年初一，祝朋友们，新年快乐！