大语言模型（LLM）的训练和推理

一、大语言模型简介

大语言模型（如GPT、BERT、LLaMA、Grok等）是基于深度神经网络（主要是Transformer架构）的模型，通过在大规模文本数据上训练，学习语言的统计规律、语义和上下文关系。它们可以完成多种任务，包括文本生成、分类、翻译、问答等。训练和推理是模型生命周期的两个核心阶段：

• 训练：从海量数据中学习语言模式，优化模型参数。
• 推理：使用训练好的模型处理新输入，生成输出。

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二、大语言模型的训练过程

训练一个大语言模型是一个复杂的过程，涉及数据准备、模型架构设计、优化算法、分布式计算和微调等多个阶段。以下是详细分解：

1. 数据准备

数据是LLM训练的基础，其质量和规模直接影响模型性能。

(1) 数据收集

• 来源：
  • 网络爬取：如Common Crawl（数十TB的网页数据，包含论坛、博客、新闻等）。
  • 公开数据集：Wikipedia（多语言百科全书）、BooksCorpus（免费电子书）、ArXiv（学术论文）。
  • 专有数据：企业可能使用内部数据（如社交媒体帖子、客服对话）。
  • 多模态数据（新兴趋势）：如图像-文本对（用于多模态LLM，如CLIP）。
• 规模：
  • GPT-3训练数据约45TB（压缩后约570GB），包含约5000亿个token（假设平均token长度为4字节）。
  • LLaMA-3（假设）可能使用更大规模数据，如100TB+。
• 多样性：
  • 覆盖多种语言（英语、汉语、西班牙语等）。
  • 包含多种领域（科技、文学、法律、日常对话）。
  • 风格多样（正式、口语、创意写作）。
• 细节：
  • 数据通常以纯文本或JSON格式存储。
  • 收集需要遵守版权和隐私法规（如GDPR）。
  • 工具：如wget、BeautifulSoup（Python爬虫）、Apache Nutch。

(2) 数据清洗

• 去噪：
  • 移除广告、导航菜单、HTML标签、乱码。
  • 示例：使用正则表达式过滤HTML标签（<.*?>）。
  • 工具：lxml、html2text。
• 去重：
  • 使用哈希算法（如MinHash）或精确匹配检测重复文本。
  • 工具：datasketch（MinHash实现）。
  • 目的：避免模型记住重复模式，减少过拟合。
• 过滤低质量内容：
  • 移除语法错误严重的文本、过短的句子。
  • 使用语言模型（如BERT）评分文本质量，过滤低分内容。
• 隐私保护：
  • 移除个人信息（如姓名、电话号码）。
  • 工具：正则表达式、NER（命名实体识别）模型。
• 示例：
  • 原始文本：<p>Buy now for $99! Visit www.example.com</p>
  • 清洗后：Buy now for $99!

(3) 数据预处理

• 分词（Tokenization）：
  • 目标：将文本分割成token（单词、子词或字符）。
  • 算法：
    • Byte-Pair Encoding (BPE）：
      • 初始将文本拆分为字符，迭代合并高频字符对。
      • 示例：单词“unhappiness”可能拆为“un”+“happi”+“ness”。
      • 实现：sentencepiece库、tokenizers（Hugging Face）。
    • WordPiece（BERT使用）：
      • 类似BPE，但优化交叉熵损失。
    • Unigram（SentencePiece使用）：
      • 从大词汇表开始，逐步删除低概率token。
  • 词汇表：
    • 大小：通常为3万到10万（GPT-3约5万，BERT约3万）。
    • 包含特殊token，如[CLS]（分类）、[SEP]（分隔）、<|start|>（开始）。
  • 代码示例（使用Hugging Face tokenizers）：

    from tokenizers import Tokenizer
    from tokenizers.models import BPE
    from tokenizers.trainers import BpeTrainertokenizer = Tokenizer(BPE())
    trainer = BpeTrainer(vocab_size=30000, special_tokens=["<|start|>", "<|end|>"])
    tokenizer.train(files=["corpus.txt"], trainer=trainer)
    encoded = tokenizer.encode("Hello, world!")
    print(encoded.tokens)  # ['Hel', 'lo', ',', 'wor', 'ld', '!']
    

• 序列化：
  • 将token映射为数字ID。
  • 示例：Hello → 1001，, → 1002。
  • 存储为张量（如PyTorch的torch.tensor）。
• 分组：
  • 将文本切分为固定长度序列（最大长度如512或2048 token）。
  • 填充（Padding）：短序列补齐到最大长度，使用[PAD]。
  • 截断（Truncation）：长序列截断，保留关键部分。
  • 注意力掩码（Attention Mask）：
    • 生成掩码张量，标记有效token（1）和填充token（0）。
    • 示例：输入[Hello, world, [PAD]]，掩码为[1, 1, 0]。
  • 代码示例：

    import torch
    tokens = [1001, 1002, 1003]  # Hello, world
    padded = tokens + [0] * (512 - len(tokens))  # 填充到512
    attention_mask = [1] * len(tokens) + [0] * (512 - len(tokens))
    input_tensor = torch.tensor([padded])
    mask_tensor = torch.tensor([attention_mask])
    

2. 模型架构

LLM通常基于Transformer架构，以下是详细分解。

(1) Transformer核心组件

• 自注意力机制（Self-Attention）：
  • 原理：
    • 每个token的表示通过查询（Query）、键（Key）、值（Value）向量计算。
    • 注意力分数衡量token间的相关性。
  • 数学公式：
    • 输入：嵌入矩阵X ∈ ℝ^{n×d}，n为序列长度，d为嵌入维度。
    • 计算Q、K、V：
      • Q = XW_Q, K = XW_K, V = XW_V，其中W_Q, W_K, W_V ∈ ℝ^{d×d_k}。
    • 注意力权重：
      • Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k)V。
      • √d_k为缩放因子，防止数值过大。
  • 代码示例（简化的自注意力）：

    import torch
    import torch.nn as nnclass SelfAttention(nn.Module):def __init__(self, d_model, d_k):super().__init__()self.d_k = d_kself.W_q = nn.Linear(d_model, d_k)self.W_k = nn.Linear(d_model, d_k)self.W_v = nn.Linear(d_model, d_k)def forward(self, x):Q = self.W_q(x)  # [batch, seq_len, d_k]K = self.W_k(x)V = self.W_v(x)scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / (self.d_k ** 0.5)attn_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)output = torch.matmul(attn_weights, V)return output
    

• 多头注意力（Multi-Head Attention）：
  • 将注意力分为h个头（head），每头独立计算：
    • head_i = Attention(QW_Q^i, KW_K^i, VW_V^i)。
    • 合并：MultiHead(Q, K, V) = Concat(head_1, ..., head_h)W_O。
  • 参数：
    • 头数h：如12（BERT）或96（GPT-3）。
    • 每头维度：d_k = d_model / h。
  • 优势：捕捉不同的语义关系（如语法、语义）。
• 前馈神经网络（FFN）：
  • 逐位置应用：
    • FFN(x) = max(0, xW_1 + b_1)W_2 + b_2。
  • 参数：
    • 中间维度通常为4 * d_model（如BERT的3072）。
  • 实现：

    class FeedForward(nn.Module):def __init__(self, d_model, d_ff):super().__init__()self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_ff)self.linear2 = nn.Linear(d_ff, d_model)self.relu = nn.ReLU()def forward(self, x):return self.linear2(self.relu(self.linear1(x)))
    

• 层归一化（Layer Normalization）：
  • 稳定训练：
    • LayerNorm(x) = γ * (x - μ) / σ + β，其中μ、σ为均值和标准差，γ、β为可学习参数。
  • 位置：通常在注意力后和FFN后。
• 残差连接（Residual Connection）：
  • x = x + Sublayer(x)，避免梯度消失。
• 位置编码（Positional Encoding）：
  • 固定正弦/余弦编码：
    • PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d_model))。
    • PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/d_model))。
  • 可学习编码：直接优化嵌入向量。
  • 实现：

    def get_positional_encoding(seq_len, d_model):pos = torch.arange(seq_len).unsqueeze(1)div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * (-math.log(10000.0) / d_model))pe = torch.zeros(seq_len, d_model)pe[:, 0::2] = torch.sin(pos * div_term)pe[:, 1::2] = torch.cos(pos * div_term)return pe
    

(2) 模型类型

• 仅解码器模型（如GPT）：
  • 单向自回归，适合生成任务。
  • 注意力掩码：因果掩码（Causal Mask），只关注前文。
• 仅编码器模型（如BERT）：
  • 双向建模，适合理解任务。
  • 注意力掩码：全连接（无掩码）。
• 编码器-解码器模型（如T5）：
  • 适合序列到序列任务。
  • 编码器：双向；解码器：自回归。

(3) 模型规模

• 参数量：
  • GPT-3：1750亿。
  • LLaMA-3-70B：700亿。
  • 参数分布：嵌入层约20%，注意力层约40%，FFN约40%。
• 层数与维度：
  • GPT-3：96层，d_model=12288，h=96。
  • BERT：12层（Base）或24层（Large），d_model=768或1024。
• 计算复杂度：
  • 自注意力：O(n^2 * d)，n为序列长度。
  • FFN：O(n * d * d_ff)。
  • 序列长度增加会显著提高成本。

3. 训练目标

训练目标定义了模型优化的方向。以下是详细分析：

(1) 自回归语言建模（Causal Language Modeling）

• 目标：
  • 预测下一个token，给定前文：
    • P(x_t | x_1, ..., x_{t-1})。
• 损失函数：
  • 交叉熵损失：
    • L = -∑_{t=1}^T log P(x_t | x_1, ..., x_{t-1})。
  • 对每个token计算softmax概率：
    • P(x_t) = softmax(W_o * h_t)，其中h_t为Transformer输出。
• 实现：

  class LanguageModel(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, d_model):super().__init__()self.transformer = TransformerDecoder(...)  # 简化的Transformerself.output = nn.Linear(d_model, vocab_size)def forward(self, x):h = self.transformer(x)logits = self.output(h)return logitscriterion = nn.CrossEntropyLoss()
  logits = model(input_ids)  # [batch, seq_len, vocab_size]
  loss = criterion(logits.view(-1, vocab_size), target_ids.view(-1))
  

• 细节：
  • 输入和目标偏移一位（target_ids = input_ids[1:]）。
  • 因果掩码确保只关注前文。

(2) 掩码语言建模（Masked Language Modeling）

• 目标：
  • 随机掩盖15%的token，预测原始token。
  • 示例：输入The cat [MASK] on the mat.，预测sat。
• 损失函数：
  • 仅对掩码token计算交叉熵：
    • L = -∑_{i∈masked} log P(x_i | x)。
• 细节：
  • 掩码策略：
    • 80%替换为[MASK]。
    • 10%替换为随机token。
    • 10%保持不变。
  • 实现：

    def mask_tokens(inputs, tokenizer, mlm_prob=0.15):labels = inputs.clone()mask = torch.rand(inputs.shape) < mlm_probinputs[mask] = tokenizer.mask_token_idreturn inputs, labels
    

(3) 序列到序列建模

• 目标：
  • 将输入序列映射到输出序列：
    • P(y_1, ..., y_m | x_1, ..., x_n)。
• 损失函数：
  • 交叉熵：
    • L = -∑_{t=1}^m log P(y_t | y_1, ..., y_{t-1}, x)。
• 实现：
  • 编码器处理输入，解码器生成输出。
  • 使用teacher forcing：训练时输入真实目标序列。

4. 优化算法

(1) 随机梯度下降（SGD）与Adam

• Adam：
  • 结合一阶动量（均值）和二阶动量（方差）。
  • 更新规则：
    • m_t = β_1 m_{t-1} + (1 - β_1) g_t。
    • v_t = β_2 v_{t-1} + (1 - β_2) g_t^2。
    • θ_t = θ_{t-1} - η * m_t / (√v_t + ε)。
  • 参数：β_1=0.9, β_2=0.999, ε=1e-8。
• 实现：

  optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=6e-4, betas=(0.9, 0.999))
  

(2) 学习率调度

• Warm-up：
  • 初始阶段线性增加学习率：
    • lr_t = lr_max * t / T_warmup。
  • 示例：前10%步数从0到6e-4。
• 衰减：
  • 余弦退火：
    • lr_t = lr_min + 0.5 * (lr_max - lr_min) * (1 + cos(π * t / T))。
  • 实现：

    from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLRscheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100000, eta_min=1e-6)
    

(3) 批量大小

• 大批量：
  • GPT-3使用约3.2M token/batch。
  • 提高并行效率，稳定梯度。
• 梯度累积：
  • 显存不足时，分多次计算小批量：

    optimizer.zero_grad()
    for i, batch in enumerate(data):loss = model(batch).lossloss.backward()if (i + 1) % accumulation_steps == 0:optimizer.step()optimizer.zero_grad()
    

(4) 混合精度训练

• 原理：
  • 使用FP16/BF16计算，FP32存储权重。
  • 减少显存，加速计算。
• 实现：

  from torch.cuda.amp import autocast, GradScalerscaler = GradScaler()
  for batch in data:optimizer.zero_grad()with autocast():loss = model(batch).lossscaler.scale(loss).backward()scaler.step(optimizer)scaler.update()
  

5. 分布式训练

(1) 数据并行

• 每个GPU处理不同数据子集，同步梯度：
  • All-Reduce聚合梯度。
• 实现：PyTorch DDP：

  import torch.distributed as dist
  from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDPdist.init_process_group(backend="nccl")
  model = DDP(model)
  

(2) 模型并行

• 流水线并行：
  • 将层分配到不同设备：
    • GPU 1：层1-10，GPU 2：层11-20。
  • 实现：DeepSpeed Pipe。
• 张量并行：
  • 将矩阵运算分割：
    • 注意力头的W_Q、W_K分割到不同GPU。
  • 实现：Megatron-LM。

(3) ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）

• 分片优化器状态、梯度和参数：
  • ZeRO-1：分片优化器状态。
  • ZeRO-2：分片梯度。
  • ZeRO-3：分片参数。
• 实现：DeepSpeed：

  from deepspeed import init_distributed
  import deepspeedmodel_engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(model=model, config=ds_config)
  

(4) 通信优化

• Ring All-Reduce：
  • 环形拓扑减少通信开销。
• NVLink：
  • NVIDIA GPU间高速互联。
• InfiniBand：
  • 集群间高速网络。

6. 训练中的挑战与解决方案

(1) 计算资源

• 硬件：
  • GPT-3训练可能使用8000块A100 GPU，耗时约1个月。
  • 成本：数百万美元。
• 解决方案：
  • 云服务：AWS（EC2 P4d）、Azure（NDv4）。
  • 高效算法：ZeRO、混合精度。

(2) 过拟合

• Dropout：
  • 随机丢弃神经元（概率如0.1）。
• 权重衰减：
  • L2正则化，惩罚大权重。
• 数据增强：
  • 动态掩码、文本替换。

(3) 稳定性

• 梯度裁剪：
  • 限制梯度范数（如1.0）。

  torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
  

• 初始化：
  • Xavier或He初始化，稳定初始梯度。

7. 微调

(1) 监督微调（SFT）

• 数据：标注的问答对、翻译对。
• 实现：

  from transformers import Trainer, TrainingArgumentstraining_args = TrainingArguments(output_dir="./sft",per_device_train_batch_size=8,num_train_epochs=3,
  )
  trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=dataset)
  trainer.train()
  

(2) 强化学习微调（RLHF）

• 步骤：
  • 收集人类偏好数据（比较模型输出）。
  • 训练奖励模型（Reward Model）：
    • 输入：输出对，输出：偏好分数。
  • 使用PPO优化：
    • 最大化奖励，同时约束KL散度。
• 实现：TRL库：

  from trl import PPOTrainerppo_trainer = PPOTrainer(model=model, ref_model=ref_model, config=ppo_config)
  ppo_trainer.train()
  

(3) 参数高效微调（PEFT）

• LoRA：
  • 冻结预训练权重，添加低秩矩阵：
    • W = W_0 + BA，B、A为小矩阵。
  • 实现：PEFT库：

    from peft import LoraConfig, get_peft_modellora_config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=16, target_modules=["q", "v"])
    model = get_peft_model(model, lora_config)
    

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三、大语言模型的推理过程

推理是使用训练好的模型处理输入，生成输出的过程。以下是详细分解：

1. 输入处理

(1) 分词

• 使用训练时相同的分词器。
• 示例：
  • 输入：“我爱学习人工智能”
  • 输出：["我", "爱", "学", "习", "人", "工", "智", "能"]。

(2) 序列化

• 转换为ID：
  • token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)。

(3) 填充与截断

• 固定长度（如2048）：
  • 填充：[PAD]。
  • 截断：保留前2048 token。
• 注意力掩码：
  • attention_mask = [1, 1, ..., 0, 0]。

2. 模型前向传播

(1) 嵌入层

• 词嵌入：
  • x = embedding(token_ids)，x ∈ ℝ^{seq_len×d_model}。
• 位置嵌入：
  • x = x + positional_encoding(seq_len, d_model)。

(2) Transformer层

• 每层：
  • 自注意力：h = MultiHeadAttention(x)。
  • 残差：x = x + h。
  • 层归一化：x = LayerNorm(x)。
  • FFN：h = FeedForward(x)。
  • 残差与归一化：x = LayerNorm(x + h)。

(3) 输出层

• 线性层+softmax：
  • logits = W_o * h，probs = softmax(logits)。
• 输出：词汇表概率分布。

3. 输出生成

(1) 自回归生成

• 过程：
  • 初始输入：x_1, ..., x_t。
  • 预测：x_{t+1} ~ P(x_{t+1} | x_1, ..., x_t)。
  • 加入新token，重复。
• 解码策略：
  • 贪心搜索：
    • x_{t+1} = argmax(P(x_{t+1}))。
  • 束搜索：
    • 保留k个候选序列：
      • score = ∑ log P(x_t)。
    • 参数：beam_size=5。
  • 采样：
    • 随机采样：x_{t+1} ~ P(x_{t+1})。
    • Top-k：从前k个token采样。
    • Top-p：从累计概率p的token采样。
  • 温度：
    • P'(x) = P(x)^(1/T) / ∑ P(x)^(1/T)。
    • T<1：更确定，T>1：更随机。
  • 实现：

    from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizermodel = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
    inputs = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(inputs["input_ids"],max_length=50,do_sample=True,top_k=50,top_p=0.95,temperature=0.7,
    )
    print(tokenizer.decode(outputs[0]))
    

(2) 非自回归生成

• 一次性输出：
  • 示例：BERT预测[MASK]。
• 实现：

  from transformers import BertForMaskedLMmodel = BertForMaskedLM.from_pretrained("bert-base-uncased")
  inputs = tokenizer("The cat [MASK] on the mat.", return_tensors="pt")
  logits = model(**inputs).logits
  masked_idx = (inputs["input_ids"] == tokenizer.mask_token_id).nonzero()
  predicted_token = logits[0, masked_idx, :].argmax(dim=-1)
  

4. 推理优化

(1) 量化

• INT8量化：
  • 将FP32权重转换为INT8：
    • w_int8 = round(w_fp32 / scale)。
• 实现：torch.quantization。

(2) 剪枝

• 结构化剪枝：
  • 删除整个注意力头或FFN单元。
• 非结构化剪枝：
  • 删除小权重。
• 实现：torch.nn.utils.prune。

(3) 蒸馏

• 知识蒸馏：
  • 学生模型优化：
    • L = α * L_CE + (1 - α) * L_KL(teacher_logits, student_logits)。
• 实现：Hugging Face DistilBERT。

(4) KV缓存

• 原理：
  • 缓存自注意力的K、V：
    • K_t = [K_1, ..., K_t], V_t = [V_1, ..., V_t]。
• 实现：

  class TransformerDecoderWithCache(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.k_cache = []self.v_cache = []def forward(self, x, use_cache=True):if use_cache:k, v = self.attention(x)self.k_cache.append(k)self.v_cache.append(v)return self.attention(x, k_cache=self.k_cache, v_cache=self.v_cache)
  

(5) 硬件加速

• TensorRT：
  • 优化推理图，融合算子。
• ONNX：
  • 跨平台优化。

5. 推理中的挑战

(1) 计算成本

• 显存：
  • GPT-3推理需要约350GB（FP16）。
• 解决方案：
  • 模型并行、量化。

(2) 延迟

• 实时要求：
  • 对话系统需<200ms。
• 解决方案：
  • 高效解码、缓存。

(3) 输出质量

• 幻觉（Hallucination）：
  • 生成错误事实。
• 解决方案：
  • 微调、后处理。

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四、案例分析：以LLaMA-3为例

1. 训练

• 数据：
  • 假设100TB，包含Common Crawl、Wikipedia、C4。
  • 清洗：去重（MinHash）、去噪（正则表达式）。
  • 分词：SentencePiece，词汇表约5万。
• 架构：
  • 仅解码器，70B参数，80层，d_model=8192，h=64。
• 目标：
  • 自回归建模，交叉熵损失。
• 优化：
  • AdamW，lr=3e-4，余弦衰减。
  • 混合精度（BF16）。
  • 批量大小：4M token。
• 分布式：
  • 4096块H100 GPU，ZeRO-3。
  • 训练约2个月。

2. 推理

• 输入：
  • “请解释量子力学”
  • 分词：["请", "解", "释", "量", "子", "力", "学"]。
• 前向传播：
  • 嵌入：8192维向量。
  • Transformer：80层，KV缓存加速。
• 生成：
  • Top-p采样，p=0.9，temperature=0.8。
  • 输出：逐token生成，约100 token。
• 优化：
  • INT8量化，TensorRT加速。

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五、学习建议

1. 理论

• 书籍：
  • 《Deep Learning》：数学基础。
  • 《Transformers for Natural Language Processing》：Transformer详解。
• 论文：
  • 《Scaling Laws for Neural Language Models》：规模效应。
  • 《LoRA: Low-Rank Adaptation》：高效微调。
• 课程：
  • CS231n（Stanford，CNN与Transformer）。
  • fast.ai NLP课程。

2. 实践

• 框架：PyTorch（推荐）、JAX（高性能）。
• 项目：
  • 实现小型Transformer：

    class Transformer(nn.Module):def __init__(self, d_model, nhead, num_layers):super().__init__()self.encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead), num_layers)def forward(self, src):return self.encoder(src)
    

  • 微调LLaMA：
    • 使用Hugging Face PEFT。
  • 推理优化：
    • 实现KV缓存。
• 数据集：
  • WikiText、C4。
• 工具：
  • Hugging Face、DeepSpeed。

3. 资源

• 免费：
  • Colab Pro（A100 GPU）。
  • Kaggle（TPU）。
• 社区：
  • CSDN平台（#NLP、#LLM）。
  • GitHub、Hugging Face、Meta AI。

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六、总结

• 训练：
  • 数据：收集、清洗、分词（BPE）。
  • 架构：Transformer（自注意力、FFN）。
  • 目标：自回归、掩码建模。
  • 优化：Adam、混合精度、分布式（ZeRO）。
  • 微调：SFT、RLHF、LoRA。
• 推理：
  • 输入：分词、序列化。
  • 前向：嵌入、Transformer、输出。
  • 生成：贪心、束搜索、采样。
  • 优化：量化、KV缓存、TensorRT。