预训练
从算法的角度来看，大模型预训练（Large Model Pre-training）是指在大规模无标注或弱标注数据集上，通过自监督学习（Self-supervised Learning）等算法策略，对一个参数量巨大的神经网络模型进行初步参数优化的过程。
其核心目标是让模型学习到通用的数据表征能力（如语言的统计规律、语义结构、上下文关系等），为后续的微调（Fine-tuning）或下游任务（如分类、问答、生成等）提供良好的初始化参数。
下面从几个关键算法维度来诠释大模型预训练：
1. 目标函数设计：自监督学习
大模型预训练通常不依赖人工标注标签，而是通过构造代理任务（pretext tasks）从原始数据中自动生成监督信号。典型例子包括：
语言建模（Language Modeling）：
自回归语言模型（如 GPT 系列）：最大化序列的联合概率:
，使用下一个词预测作为目标。
掩码语言建模（Masked Language Modeling, MLM，如 BERT）：随机掩盖输入中的一些 token，让模型预测被掩盖的内容
对比学习（Contrastive Learning）：
在某些多模态大模型（如 CLIP）中，通过最大化正样本对（如图文对）的相似度，同时最小化负样本对的相似度，构建 InfoNCE 等损失函数。
这些目标函数本质上是在没有人工标签的情况下，从数据本身挖掘结构信息，从而驱动模型学习有意义的表示。
2. 模型架构：Transformer 为核心
当前主流的大模型几乎都基于 Transformer 架构，因其具备以下优势：
并行计算能力强：相比 RNN，Transformer 可以高效利用 GPU/TPU 进行大规模并行训练。
长距离依赖建模：通过自注意力机制（Self-Attention），模型能捕捉任意两个 token 之间的依赖关系。
可扩展性好：通过堆叠更多层、扩大隐藏维度、增加注意力头数等方式，可以轻松扩展至百亿甚至万亿参数规模。
3. 优化算法与训练策略
由于模型规模巨大、数据量庞大，预训练对优化算法和工程实现提出极高要求：
优化器：常用 AdamW（带权重衰减的 Adam），因其在大规模训练中表现稳定。
学习率调度：采用 warmup + decay 策略（如线性 warmup 后余弦退火），避免初期训练不稳定。
梯度裁剪（Gradient Clipping）：防止梯度爆炸。
混合精度训练（Mixed Precision）：使用 FP16/FP8 加速计算并节省显存。
分布式训练：结合数据并行、模型并行、流水线并行（如 ZeRO、Megatron-LM、DeepSpeed）等技术，在数千 GPU 上协同训练。
4. 数据规模与泛化能力
预训练的一个关键假设是：更大的数据 + 更大的模型 → 更强的泛化能力。算法上体现为：
模型在海量文本（如 Common Crawl、The Pile、WuDao 等）上学习到丰富的语言知识（语法、事实、推理模式等）。
遵循 scaling law（缩放律）：在一定范围内，验证损失随模型参数量、数据量、计算量的幂律下降。
5. 预训练 vs 微调的算法角色
预训练阶段：学习通用表示（representation learning），属于“基础能力”构建。
微调阶段：在特定任务的小规模标注数据上，通过有监督学习调整部分或全部参数，实现任务适配。
近年来也出现无需微调的范式（如 Prompting、In-context Learning），但其有效性仍依赖于高质量的预训练。
总结（算法视角）
大模型预训练 = 自监督目标函数 + Transformer 架构 + 大规模优化算法 + 海量数据驱动的表示学习
它本质上是一种无监督表示学习算法，通过在超大规模数据上优化精心设计的代理任务，使模型内化世界知识与结构规律，从而为各类下游任务提供强大的先验能力。