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本篇主要针对，第二阶段|模型初始化，进行工程方法论的分解

• 简单理解：模型的初始化决定训练稳定性与收敛速度

包含,模型初始化(Model Initialisation)阶段的

1.工程定义和核心目标

2.工程视角的 关键操作步骤

3.模型选择的 核心考量点

4.工程中的常见扩展操作

5.工程总结

1.工程定义与核心目标

• 微调效率与稳定性的关键垫脚石

1）初始化的工程定义

• 模型初始化是指在训练或部署前，对LLM的要素进行设定与加载

• 模型结构与权重
• 分词器(Tokenizer)
• 数值精度与参数状态
• 初始配置(冻结策略、量化方式等)

• 简单理解

• 初始化阶段决定模型“从哪里开始学习”，而不是“学什么”

2. 初始化的核心目标

• 训练稳定性保障

• 避免梯度消失/梯度爆炸

• 减少训练初期的震荡

• 训练效率最大化

• 更快收敛

• 更少无效迭代

• 资源使用可控

• 显存

• 计算时间

• 推理成本

工程角度的关键点

• 一次失败的初始化，可能直接导致整个微调实验不可用

2.关键操作步骤（工程视角）

1）选择合适的预训练模型(Base Model Selection)

• 是初始化阶段最重要的决策点

• 选择原则

• 模型架构是否适合目标任务

• 模型的预训练语料是否与目标领域接近

• 是否具备成熟的微调与推理生态支持

• 注意点

• 为领域任务选择“不相干预训练目标”的模型，后续微调成本会指数级上升

2）加载模型权重与分词器(Weights&Tokenizer)

• 权重加载

• 加载官方或社区验证过的预训练权重

• 决定

• 是否冻结部分层

• 是否插入Adapter/LoRA

• 分词器初始化

• 必须与模型完全匹配

• 包括

• Token Vocabulary

• 特殊token(BOS/EOS/PAD)

工程角度的关键点

• 分词器不一致是导致模型“训练正常、推理异常”的高频隐性故障源

3 模型选择的核心考量点

1）领域相关性(Domain Alignment)

• 确保模型的预训练语料决定其“默认世界观”

工程实践重点

• 训练语料类型
• 语言覆盖范围
• 专业术语比例

简单比喻，如

• 金融文本分类任务，不能用代码生成模型，而使用通用/行业语言模型

2. 资源限制与量化策略(Resource&Quantization)

• 当硬件资源受限时，初始化阶段可以引入量化

工程角度关键点

• 量化不是“性能优化”，而是“可行性保障”

3）模型规模与成本权衡(Model Size vs Cost)

• 参数规模越大 → 模型能力越大(不线性)
• 参数规模越大 → 推理成本、延迟、部署复杂度越高

工程判断关键点

• “刚好足够”的模型规模，往往比“尽可能大”更适合生产环境

4 工程中的常见扩展操作

1）冻结与解冻策略

• 全冻结+Adapter
• 部分层解冻
• Embedding层冻结

注意：这些策略通常在初始化阶段确定，而非训练中动态决定

2）ONNX与运行时集成

• 在部分工程流程中

• 预训练模型会在初始化阶段

• 转换为ONNX

• 导入数据库或推理引擎

• 目的

• 利用高性能推理Runtime

• 提升部署效率

架构视角

• 此时初始化已开始向“部署形态”靠拢，而非纯训练视角

5 工程总结

模型初始化是一次“策略性起跑”

• 通过对模型、权重、分词器与资源的精确配置，为后续微调奠定稳定、可控、可复现的基础

• 工程推荐

• 把"模型预训练目标"作为"微调目标"

• Tokenizer必须与模型严格一致

• 资源受限优先考虑量化+PEFT

• 常见做法

• 冻结Embedding+插Adapter

• 4-bit/8-bit加载+LoRA

• 初始化阶段就确定冻结策略

• 常见坑

• 分词器不一致

• 用“完全不相关”的基础模型

• 初始化后频繁改冻结/量化策略

• 盲目追求最大模型

• 必须思考的问题

• 这个模型的“默认世界观”是否接近我的业务

• 是不是有更小、但更匹配的模型

• 这个初始化状态是否可复现

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