第九章 解码与部署

以下是第九章“解码与部署”的内容总结，涵盖了解码策略、解码加速算法及低资源部署策略的核心要点：

9.1 解码策略

大语言模型通过自回归生成文本，解码策略决定输出质量与多样性。

9.1.1 背景

• 自回归解码流程：模型基于上下文逐词生成概率分布，选择下一词元，迭代至结束。
• 基本策略：
  • 贪心搜索：每步选概率最高词元，适合翻译/摘要，但开放任务易生成重复、不自然文本。
  • 概率采样：按概率分布采样，增加多样性，但可能引入无关词元。

9.1.2 贪心搜索改进

• 束搜索：保留Top-k候选句子（束大小3-6），选整体概率最高者，避免局部最优。
• 长度惩罚：归一化概率（惩罚因子0.6-0.7），鼓励长句生成。
• 重复惩罚：如n-gram惩罚（3-5）、出现/频率惩罚（0.1-1），减少重复。

9.1.3 随机采样改进

• 温度采样：调整softmax温度（<1集中分布，>1均匀化），控制随机性。
• Top-k采样：从Top-k词元采样，减少低概率词影响。
• Top-p采样：从累积概率≥p的词元集采样，适应上下文变化。
• 对比解码：利用大/小模型概率差值，提升重要词元影响力。

9.1.4 实际设置

• T5：贪心/束搜索（束大小4，惩罚0.6）。
• GPT-3：束搜索（4，0.6）。
• Alpaca：Top-k（50）、Top-p（0.9）、温度0.7。
• LLaMA：任务相关（如贪心、温度0.1/0.8）。
• OpenAI API：支持多种策略及惩罚参数。

9.2 解码加速算法

自回归解码效率低，需优化全量解码（初始计算）和增量解码（逐词生成）阶段。

9.2.1 解码效率分析

• 阶段：
  • 全量解码：一次性计算输入状态，缓存键值。
  • 增量解码：仅计算新词元状态，更新缓存。
• 效率指标：GPU算力（FLOP/s）、带宽（byte/s）、计算强度（FLOP/byte）。
• 瓶颈：
  • 全量解码：计算瓶颈（算力限制）。
  • 增量解码：带宽瓶颈（内存墙）。

9.2.2 系统级优化

• FlashAttention：分块融合注意力计算，减少访存量，提速10倍。
• PagedAttention：分页管理键值缓存，优化拼接与注意力并行。
• 批次管理：
  • vLLM连续批处理：动态拆分请求，增大批次。
  • DeepSpeed-MII动态分割：融合全量/增量解码，提升吞吐。

9.2.3 解码策略优化

• 推测解码：小模型预测、大模型验证，加速2倍。
• 级联解码：按请求难度分配模型，分类器判断结果。
• 非自回归解码：并行生成（如Medusa），需验证质量。
• 早退机制：熵阈值或混合深度跳层计算，提效。

9.2.4 代码实践

• 常见库：llama.cpp（跨平台量化）、vLLM（高效解码）、DeepSpeed-MII（动态分割）、FlexFlow（推测优化）。
• vLLM示例：加载LLaMA-2-7b，支持贪心搜索、网络服务。

9.3 低资源部署策略

模型压缩减少显存占用，适应资源受限环境。

9.3.1 量化基础

• 量化：浮点数映射为整数（如INT8），缩放因子S、零点Z控制范围。
• 类型：
  • 均匀/非均匀：间隔是否固定。
  • 对称/非对称：零点是否为0。
  • 粒度：张量、通道、组，精度与开销权衡。
• 示例：非对称/对称量化8-bit，误差分析。

9.3.2 训练后量化

• 权重量化：
  • GPTQ：逐层分组量化，3-4bit有效。
  • AWQ：激活感知缩放，关注关键权重。
• 权重+激活量化：
  • 细粒度：异常值用FP16，正常值INT8。
  • SmoothQuant：平衡量化难度，转移至权重。
• 其他：
  • QLoRA：4-bit量化+16-bit适配器微调。
  • 量化感知训练：蒸馏压缩权重/激活/缓存。

9.3.3 经验分析

• 结论：
  • INT8权重影响小，4-bit需优化策略。
  • 激活值难量化，需混合精度。
  • 轻量化微调（如QLoRA）补偿损失。
• 实验：LLaMA 4/8-bit量化性能接近16-bit，显存降至3.94-7.34GB。

9.4 其他压缩方法

• 模型蒸馏：
  • 传统：反馈（logits）、特征（中间层）。
  • 大模型：白盒（MINILLM）、黑盒（思维链蒸馏）。
• 模型剪枝：
  • 传统：结构化（删组件）、非结构化（掩码0）。
  • 大模型：Sheared LLaMA动态剪枝至2.7B，恢复87.8%精度。

总结

本章探讨了大语言模型的解码与部署技术。解码策略平衡质量与多样性，加速算法优化效率，低资源策略通过量化、蒸馏、剪枝减少资源需求。未来需进一步提升效率与真实场景适配性。

第十章 提示学习

以下是第十章“提示学习”的内容总结，涵盖基础提示、上下文学习和思维链提示的核心要点：

10.1 基础提示

提示学习通过自然语言接口与大语言模型交互，是解决下游任务的主要方法。提示质量直接影响模型表现，设计方法分为人工设计和自动优化。

10.1.1 人工提示设计

• 关键要素：
  • 任务描述：清晰具体，如“回答问题”或“补全代码”，可用符号（如###）强调格式。
  • 输入数据：自然语言或线性化结构化数据（如表格、图）。
  • 上下文信息：提供参考文档或示例，提升复杂任务能力。
  • 提示策略：如“逐步思考”前缀或专家角色，提升推理或领域表现。
• 设计原则：
  • 清晰表达目标：明确任务、格式和限制（如“50字摘要”）。
  • 分解子任务：将复杂任务拆分为有序子步骤。
  • 少样本示例：提供输入-输出对，增强语义映射。
  • 模型友好格式：用特殊符号分隔，优先英语指令。

10.1.2 自动提示优化

• 离散提示优化（自然语言词元）：
  • 梯度方法：用梯度搜索最佳词元，或优化“软词元”嵌入。
  • 强化学习：将提示生成视为策略网络，基于奖励优化。
  • 编辑方法：迭代修改提示，适配API调用场景。
  • 大模型方法：用大模型生成提示，蒙特卡洛搜索筛选。
• 连续提示优化（嵌入向量）：
  • 监督学习：微调前缀/输入层提示向量，节省参数。
  • 迁移学习：共享源任务提示，或加权组合适配目标实例。
• 局限性：大模型参数量大，传统优化方法适用性有限。

10.2 上下文学习 (In-context Learning, ICL)

上下文学习通过任务描述和示例提示大模型，无需微调即可处理新任务。

10.2.1 形式化定义

• 形式：提示 = 任务描述 + 示例（可选） + 测试输入，模型生成输出。
• 与指令微调区别：ICL仅靠提示调用，微调提升零样本能力。

10.2.2 示例设计

• 示例选择：
  • 相关度排序：用k-NN检索相似示例。
  • 集合多样性：MMR/DPP算法平衡相关性和多样性。
  • 大模型评分：评估示例增益，或训练分类器筛选。
• 示例格式：
  • 人工标注：输入-输出对，或加任务描述/思维链。
  • 自动生成：用大模型基于种子示例扩展模板。
• 示例顺序：
  • 候选顺序：语义相似度排序，靠近测试样本优先。
  • 质量评估：用任务表现或预测熵值筛选。

10.2.3 底层机制

• 预训练阶段：
  • 任务设计：元训练（如MetaICL）增强示例学习能力。
  • 数据选择：多样性及长程依赖提升ICL，长尾词汇关键。
• 推理阶段：
  • 任务识别：利用预训练知识识别任务。
  • 任务学习：隐式梯度下降或复杂算法学习新任务。
  • 规模效应：小模型偏任务识别，大模型强于任务学习。

10.3 思维链提示 (Chain-of-Thought, CoT)

思维链通过中间推理步骤增强复杂推理任务表现。

10.3.1 基本形式

• 结构：⟨输入，思维链，输出⟩，提供逻辑推理过程。
• 简单方法：如“Let’s think step by step”诱导推理。

10.3.2 优化策略

• 示例设计：
  • 复杂化：增加推理步骤或问题长度。
  • 多样化：聚类选择多样示例，减弱错误影响。
• 生成方法：
  • 采样法：Self-consistency生成多路径，投票集成。
  • 验证法：DIVERSE用验证器检查推理路径/步骤。
• 拓展结构：
  • 思维树 (ToT)：树形搜索，支持前瞻和回溯。
  • 思维图 (GoT)：图结构，节点汇聚复杂推理。

10.3.3 进一步讨论

• 能力来源：
  • 训练数据：局部变量重叠支持推理。
  • 函数学习：分解为信息聚焦和单步组合。
• 模型影响：
  • 符号与模式：表达任务意图为主。
  • 推理生成：含推理路径的序列更准确。

总结

提示学习是高效利用大模型的关键。基础提示依赖人工设计或自动优化，上下文学习通过示例实现无微调任务适应，思维链提示增强复杂推理。未来需优化示例设计、推理结构及模型稳定性。

第十一章 规划与智能体

11.1 基于大语言模型的规划

规划是大语言模型解决复杂问题和自主智能体的核心能力，通过分解任务并制定动作序列来简化问题求解。

11.1.1 整体框架

• 核心组件：
  1. 任务规划器（Task Planner）：由大语言模型担任，生成解决方案（动作序列），可引入存储机制管理长期任务。
  2. 规划执行器（Plan Executor）：执行动作，可由大语言模型或物理实体（如机器人）实现。
  3. 环境（Environment）：动作执行的场景（如Web、虚拟世界）。
• 工作流程：任务规划器生成方案，执行器在环境中执行，环境提供反馈，规划器根据反馈优化方案，迭代进行。

11.1.2 方案生成

• 形式：自然语言（直观但不严谨）或代码（规范、可执行）。
• 方法：
  1. 一次性方案生成：生成完整动作序列，简单但容错性低，适合逻辑性强的任务（代码表达）或非形式化任务（自然语言）。
  2. 迭代式方案生成：逐步生成下一步动作，结合环境反馈调整。
     • ReAct方法：模拟“思考-决策”，生成决策理由和动作，迭代推进。
     • 回溯策略：如思维树，通过回退优化方案，避免次优结果。

11.1.3 反馈获取

• 外部反馈：
  • 物理工具：如代码解释器，提供执行结果。
  • 人类：在具身智能中提供实时环境信息。
  • 虚拟环境：如游戏，提供动作反馈。
• 内部反馈：
  • 大语言模型自我判断动作正确性。
  • Reflexion方法：将简单反馈转为详细反思，优化方案。

11.2 基于大语言模型的智能体

智能体是具备感知、决策、执行能力的自主系统，大语言模型提升其在开放动态环境中的表现。

11.2.1 智能体概述

• 发展历程：
  • 规则智能体：依赖预定义规则，适应性低。
  • 模型智能体：如强化学习，通过试错学习策略。
  • 大语言模型智能体：利用语言理解和规划能力，处理复杂任务。

11.2.2 大语言模型智能体的构建

• 核心组件：
  1. 记忆组件：
     • 短期记忆：上下文窗口，临时存储近期信息。
     • 长期记忆：持久存储知识、经验，外部存储实现。
  2. 规划组件：分解任务，生成并优化动作方案。
  3. 执行组件：执行规划，与环境交互，可借助外部工具。
• 工作流程：感知环境→检索记忆→规划策略→执行动作→获取反馈→更新记忆，动态调整行为。
• 示例：RecAgent推荐系统智能体，用户Bob通过记忆、规划、执行完成观影及社交行为。

11.2.3 多智能体系统的构建

• 构建方法：定义目标→创建多智能体（不同角色）→设计交互机制→考虑可扩展性等。
• 通讯协同机制：
  • 通讯机制：协议（交换规则）、拓扑（连接关系）、内容（传输信息）。
  • 协同机制：协作（共享资源）、竞争（博弈优化）、协商（冲突解决）。

11.2.4 典型应用

1. WebGPT：单智能体，增强信息检索，提供准确回答。
2. MetaGPT：多智能体，模拟软件开发团队，高效协作但代码成功率待提升。
3. 西部世界沙盒模拟：生成式智能体，社会仿真，支持复杂交互。

11.2.5 待解决的关键技术问题

• 资源消耗：模型调用成本高，多智能体系统难以扩展。
• 工具使用：适配性不足，可扩展性需加强。
• 多智能体交互：通信协调复杂，需高效机制。
• 模型适配：指令理解、长期记忆、行为一致性待优化。
• 真实世界应用：硬件限制、信息超载、安全性要求高。

总结

本章介绍了基于大语言模型的规划框架（方案生成与反馈获取）及智能体系统（单智能体与多智能体）的构建与应用。规划通过任务分解和反馈优化解决复杂问题，智能体则整合记忆、规划、执行能力适应动态环境。未来需解决资源效率、工具适配、交互机制及真实世界应用的挑战，以推动智能体技术发展。