PREFACE
前言
2022年，ChatGPT的横空出世，彻底颠覆了我对人工智能能力上限的认知。同时，作为一名创业者，我也敏锐地感觉到大模型除了带来内容生产方式的变革外，还将成为新一代人机交互的核心，并作为智能代理来构建自动化和半自动化的工作流程，甚至能与工业控制、机器人、消费电子领域相结合，引发深刻的社会变革。
当前，在大模型领域，正在重演类似iPhone与Android的局面。OpenAI已经建立了类似iPhone的生态，通过应用市场提供ChatGPT插件和定制版本的GPT模型。这些模型允许ChatGPT接入外部数据或工具，使开发者能够创建针对特定用途或业务场景的定制化模型，从而将ChatGPT扩展到各个领域，以应对不同的使用场景。同时，面对通用大模型的高昂开发成本与OpenAI的先发优势，只有少量头部企业才有资源在这个领域与其竞争。
Meta和Hugging Face等公司不断推进大模型技术的开源发展，重演了Android在移动互联网中的开源竞争策略，吸引了众多中小创新企业加入，共同构建针对特定细分领域的垂直大模型生态系统。大模型在垂直领域的应用不仅遵循特定商业场景的逻辑，还注重挖掘和增强产业价值。基于开源的通用大模型，中小规模的创新企业可以通过定制化垂直领域解决方案来构筑其技术和数据的商业优势，这是它们在当前大模型发展浪潮中建立竞争壁垒的关键途径。
然而，这种大模型在垂直领域的迁移存在很高的技术门槛。例如，如何解决大模型在领域迁移中的数据处理问题，如何在有限的算力下进行高效微调，如何部署这些模型以满足实际应用的需求，以及如何持续优化以降低部署后的推理成本等。整个工业界与学术界都缺乏这样的专业人才，也没有合适的资料介绍垂直领域迁移所涉及的完整知识体系。
我们的团队在2023年初就开始尝试在司法以及工业设计等领域迁移开源的大模型，在不断的“填坑”过程中，逐渐积累了大模型垂直领域迁移的完整技术栈。2023年6月，写完了《ChatGPT原理与架构：大模型的预训练、迁移和中间件编程》[1]一书后，我就一直想把这部分知识和经验整理并分享出来，于是便有了这本书。
本书主要内容
本书旨在为读者提供关于大模型在垂直领域迁移的全面指南，深入探讨了大模型的领域迁移、微调、优化以及部署技术。全书共12章，各章内容简介如下。
第1章从大模型在垂直领域的生态系统出发，详细介绍行业变革的情况，并探讨领域迁移的动机和机遇。
第2章介绍垂直领域迁移所需的技术栈，包括迁移的方式、微调算法的选择、推理优化策略。
第3章讨论开源社区与基座模型的关系，并探讨选择基座模型的标准以及LLaMA系列成为首选基座模型的原因。
第4章介绍如何有效运用自举技术，减少对大量人工标注数据的依赖。
第5章介绍数据处理，先讨论与数据质量有关的技术，然后讨论高效的数据集访问技术，涉及数据集来源管理、列式内存格式的应用、向量化计算的优势以及零复制数据交换技术。
第6章从计算图的角度详细描述大模型表征为张量与算子的架构设计，以及在训练阶段和模型部署到生产环境阶段序列化的不同需求与应用。
第7章深入探讨如何基于LoRA技术进行大模型的继续预训练、人类反馈强化学习（RLHF）以及直接偏好优化（DPO）等多种微调技术。
第8章围绕分布式计算中的大模型训练，详细介绍Transformer架构中的自注意力机制和前馈神经网络如何进行张量拆分，以及优化与内存管理技术。
第9章深入探讨实现推理优化的关键技术，包括计算加速、内存优化、吞吐量优化和量化等，为降低垂直领域应用大模型推理的成本提供了主要的优化方向。
第10章详细讨论编译优化在大模型训练与部署阶段所扮演的角色，包括优化目标和策略。
第11章着重讨论大模型部署中的非性能需求，例如内容安全、水印、监控和评估。
第12章讨论垂直领域大模型在服务器端的架构与优化方法，包括实际部署时需要考虑的多种因素，并以TGI案例研究展示了一个完整的服务器端推理解决方案。
本书读者对象
●AI领域的工程师：将从书中关于算法选择、模型训练、微调和推理优化的深入讨论中获益，从而提升他们在实际项目中应用大模型的技术水平。
●AI研究人员：对于那些专注于探索人工智能前沿技术的研究者来说，本书中关于自举技术、分布式计算优化和新兴训练方法的内容将为他们提供宝贵的学术和应用见解。
●技术架构师和系统设计师：在设计大规模AI系统和解决方案时，可以参考本书提供的关于大模型架构设计、序列化、内存管理以及服务器端优化的详细信息。
●计算机科学领域的本科生：通过学习大模型在垂直领域迁移的基础理论和实际应用，他们可以在未来的学习和职业生涯中具备使用和评估AI技术的能力。本书将为他们提供必要的技术背景和案例研究，从而帮助他们更好地理解复杂的概念。
●计算机科学领域的研究生：他们通常涉及更深入的研究项目，可以从本书的高级主题（如算法深度微调、优化策略和系统部署）中获得灵感。本书将为他们提供丰富的资源，帮助他们在学术研究或行业应用中开展创新工作。
●商业战略规划者和技术决策制定者：对于涉及AI技术采购、部署和策略制定的专业人士来说，学习本书中关于大模型部署的非性能需求、成本优化策略和商业使用限制的章节，对制定长远且符合成本效益的AI战略至关重要。
联系作者
鉴于我的水平有限，书中难免存在不妥之处，如在阅读过程中有任何疑问或建议，可以通过邮箱chenggextu@hotmail.com联系我。非常期待得到广大读者的反馈，因为这将对我未来的写作提供巨大帮助。希望读者在阅读本书的过程中能获得深刻的启示，加深对大模型和人工智能的理解。
致谢
感谢我的家人。在本书的撰写过程中，我陪伴他们的时间大大减少，但他们始终给予我支持与理解，让我能够全心投入到写作中。
还要感谢我的研究生李伟华、李泳和谢芃，他们为本书绘制了大量的插图，对他们的付出表示衷心的感谢！
程戈
[1]该书已由机械工业出版社出版，书号为978-7-111-73956-2。—编辑注