自然语言处理大模型预训练全解析：从数据到分布式训练

一、引言

自然语言处理 (NLP) 领域在过去几年经历了革命性的变革，这主要归功于预训练大模型的出现和快速发展。从 2018 年的 BERT(27)到 2023 年的 GPT-4，再到 2025 年的最新模型如 Seed-Thinking-v1.5(84)和 ModernBERT(37)，预训练技术已成为 NLP 系统获得强大泛化能力的关键途径。这些模型通过在海量无标注数据上进行预训练，能够学习到丰富的语言知识和语义表示，然后通过微调或提示工程适应各种下游任务(16)。

预训练过程是一个复杂的系统工程，涉及数据收集与预处理、模型架构设计、无监督学习策略选择以及分布式训练技术等多个关键环节。在大模型参数量已达万亿级别的今天，预训练过程的每一步优化都对最终模型性能和训练效率产生重大影响(92)。例如，据统计，GPT-4 的训练过程中，数据预处理耗时约半年，而模型训练仅需 3-4 个月(4)。这表明，深入理解预训练的各个环节对于开发高效、高性能的 NLP 模型至关重要。

本文将全面解析大模型预训练的完整流程，包括数据收集与预处理方法、模型架构选择与搭建技术、无监督学习策略以及分布式训练技术。通过本文的学习，读者将能够系统掌握现代大模型预训练的核心技术，并了解如何根据具体任务需求设计和优化预训练流程。

二、数据收集与预处理

2.1 数据收集方法与来源

2.1.1 常见数据来源

大模型的预训练首先需要海量的无标注文本数据，这些数据的质量和多样性直接影响模型的泛化能力。目前，预训练数据主要来源于以下几个渠道：

公开网络抓取：这是最主要的数据来源，包括网页、新闻文章、博客、社交媒体等。例如，CommonCrawl 数据集提供了数十亿网页的抓取内容，是多个知名大模型 (如 GPT 系列) 的重要数据来源(6)。2025 年的研究表明，约 80% 的大模型训练数据来自公开网络抓取(6)。

书籍与出版物：包括电子书、学术论文、专利文档等。这些数据通常具有较高的语言质量和专业知识密度，有助于模型学习复杂的语言结构和专业术语(6)。

代码库：GitHub 等代码托管平台上的开源代码也是重要的数据来源。代码中的注释和文档通常包含高质量的自然语言描述，同时代码结构本身也提供了丰富的语法和逻辑模式(41)。ModernBERT 是首个在训练数据中包含大量代码的仅编码器专用模型(41)。

对话数据：聊天记录、论坛讨论等对话数据有助于模型学习自然的交互模式和上下文理解能力。这类数据通常需要进行去标识化处理以保护用户隐私(84)。

多模态数据：随着多模态模型的发展，图像描述、视频字幕等与文本关联的多模态数据也被广泛用于预训练。例如，CLIP 模型使用了 4 亿对图像 – 文本数据进行对比学习(67)。

领域特定数据：在医疗、金融等专业领域，领域特定的文本数据 (如病历、财报) 对于训练专业领域的大模型至关重要。这些数据通常需要通过专门渠道获取，并进行严格的隐私保护处理(39)。

2.1.2 数据收集工具与技术

为了高效地从各种来源收集数据，开发者需要借助一系列专业工具和技术：

网络爬虫：用于从网页中提取文本内容。现代网络爬虫通常基于 Scrapy、BeautifulSoup 等 Python 库构建，并配备了处理 JavaScript 渲染页面的工具 (如 Selenium)(6)。为了遵守网站的访问规则，爬虫需要尊重 robots.txt 协议，并设置合理的请求间隔以避免对目标服务器造成过大负载(6)。

API 接口：许多平台提供了数据访问 API，如 Twitter API、Reddit API 等，这些接口允许开发者通过编程方式获取数据。使用 API 通常比直接抓取更可靠，并且可以访问到结构化的数据(6)。

数据聚合平台：Hugging Face Hub 提供了数千个预训练模型和约 90,000 个可用数据集，简化了 AI 集成过程(8)。其他数据平台包括 CommonCrawl、LAION 和 EleutherAI 等非营利组织提供的公开数据，为全球 AI 研究提供了基础支撑(6)。

专用数据处理工具：Data Prep Kit (DPK) 是一个易于使用、可扩展且规模灵活的开源数据准备工具包，用户可以在本地机器上准备数据，也可以轻松扩展到在具有数千个 CPU 核心的集群上运行。DPK 带有一组高度可扩展但可扩展的模块，可以转换自然语言和代码数据。

生成式 AI 数据增强：对于数据稀缺的领域，复旦大学计算机科学技术学院颜波教授团队创新性地提出了一种实现数据高利用率的基础模型训练框架，利用可控生成式人工智能 (AIGC) 生成合成数据，并采用 “真实数据 + 合成数据” 的混合数据模式训练基础模型(1)。这种方法在医疗等专业领域特别有用，因为在这些领域收集大规模真实数据集不仅成本高昂、耗时漫长，还具有隐私泄露风险(1)。

2.2 数据预处理流程与技术

2.2.1 数据清洗与去噪

数据清洗是预处理的第一步，旨在去除数据中的噪声和无效信息，提高数据质量。这一过程通常包括以下步骤：

去除重复内容：重复数据会降低模型训练效率，并可能导致过拟合。去重方法包括基于精确匹配的去重和基于相似度的去重。后者通常使用 MinHash、SimHash 等算法计算文本的相似度，将相似度高于阈值的文本视为重复(4)。IBM 开发的 Nemo Curator 工具可以完成去重任务，比目前的方法快 20 倍，成本低 5 倍(9)。

格式统一：将不同来源的数据统一为相同的格式，如统一编码格式 (UTF-8)、统一日期格式等。对于 HTML 内容，需要将其转换为纯文本，并处理特殊符号和转义字符(4)。

语言检测与过滤：对于多语言数据，需要检测文本的语言类型，并过滤掉非目标语言的内容。常用的语言检测工具有 langid.py 和 fastText 的语言识别模型(5)。

内容质量评估：通过计算文本的困惑度 (PPL) 来评估其质量。困惑度越低，说明文本质量越高，语言越流畅(5)。这种方法基于预训练语言模型对文本的预测能力，能够有效识别低质量文本。

2.2.2 数据标准化与结构化

数据标准化旨在将不同格式的数据转换为统一的结构，便于后续处理和模型输入：

文本标准化：包括小写转换、标点符号标准化、停用词去除、词形还原等操作。这些操作可以减少词汇多样性，提高模型训练效率(15)。例如，使用 Python 的 NLTK 库可以方便地实现这些功能(15)。

分词处理：将文本分割为单词或子词单元 (token)。常用的分词方法包括基于空格的简单分词、基于词典的分词和基于统计学习的分词 (如 BPE)。分词质量直接影响模型的输入表示，是预训练过程中的关键环节(7)。

序列截断与填充：将文本序列处理为固定长度的输入。对于超过最大长度的文本进行截断，对于不足的则进行填充。填充通常使用特殊符号 (如 [PAD]) 表示，同时需要创建对应的注意力掩码以指示哪些位置是真实内容，哪些是填充(63)。

结构化处理：对于表格、知识图谱等结构化数据，需要将其转换为线性化的文本形式，以便与自然语言文本统一处理。例如，可以将表格中的每一行转换为 “键：值” 对的形式，然后连接成一个字符串(66)。

2.2.3 数据划分与配比优化

数据划分是指将预处理后的数据分为训练集、验证集和测试集，而数据配比则是指不同类型数据在训练集中的比例：

数据集划分：通常按照 8:1:1 的比例将数据划分为训练集、验证集和测试集。划分时需要确保各子集的数据分布与整体分布一致，避免数据泄漏(15)。

领域配比优化：预训练数据的配比直接影响模型的泛化能力。自动化优化是当前数据配比的主流方法，通过 “代理模型” 快速测试不同配比的效果，找到平衡(5)。例如，在训练通用语言模型时，需要平衡不同领域 (如新闻、科技、文学) 的数据比例，以确保模型具有广泛的语言理解能力(5)。

长文本处理策略：长文本理解是近年来预训练任务的重点优化方向。一种有效的方法是通过 “分阶段训练” 逐步扩展上下文长度，让模型能记住数万字文档中的关键信息(5)。例如，Qwen3 在预训练阶段采用了三阶段策略：第一阶段使用 4096 个 token 的序列长度训练通用语言能力，第三阶段则将序列长度扩展到 32768 个 token 以增强长文本理解能力(3)。

领域针对性调整：对于特定领域的应用，可以增加该领域数据的比例。例如，专注通用对话的模型需要更多日常对话、书籍、新闻数据；侧重专业领域的模型则需要增加行业文献、案例数据的占比(5)。在医疗等专业领域，引入领域特定语言模型 (如 BioBERT) 进行语义编码，可使检索准确率提升 42%(39)。

2.3 数据预处理的重要性与挑战

2.3.1 数据预处理的关键作用

数据预处理在大模型训练中起着至关重要的作用，主要体现在以下几个方面：

提高训练效率：干净、标准化的数据可以减少模型在训练过程中处理噪声的负担，加快收敛速度。根据谷歌数据中心统计，在大模型训练过程中，30% 的时间花在了数据预处理上(4)。

提升模型性能：高质量的数据能够让模型学习到更准确的语言模式和语义知识。微软分析了 9 种常见模型，发现数据预处理最多占用了 65% 的模型训练时间(4)，这表明数据质量对最终模型性能有重大影响。

减少训练偏差：通过去除偏见性内容和平衡不同群体的代表性，可以降低模型产生不公平预测的风险。例如，在训练对话模型时，需要对包含歧视性语言的对话数据进行过滤或改写(5)。

增强模型泛化能力：合理的数据配比和多样化的训练数据可以提高模型在不同领域和任务上的泛化能力。例如，在训练数据中加入多种语言可以提升模型的跨语言理解能力(5)。

2.3.2 数据预处理面临的挑战

尽管数据预处理非常重要，但在实际操作中面临着诸多挑战：

处理规模巨大：大模型训练数据量通常达到 TB 甚至 PB 级别，传统的数据处理工具难以高效处理如此大规模的数据。例如，GPT-4 的训练数据量估计达到了数万亿 token(4)。

效率与质量的平衡：提高数据质量往往需要复杂的处理流程，这会降低处理效率。例如，使用深度学习模型进行内容质量评估可以获得更高的准确性，但计算成本也更高(5)。

跨语言处理复杂性：多语言数据预处理需要考虑不同语言的语法特点、字符编码和分词方式，增加了处理难度。例如，中文分词需要特殊的处理方法，而日语和韩语则需要处理不同的书写系统(5)。

隐私与合规问题：在处理真实世界的数据时，需要遵守数据保护法规 (如 GDPR)，避免泄露个人隐私。例如，在处理医疗数据时，必须进行严格的匿名化处理(1)。

长尾分布问题：数据集中的某些领域或概念可能只出现很少的次数，这会导致模型在这些方面的表现不佳。解决方法包括过采样稀有数据或使用生成模型生成合成数据(1)。

长文本处理挑战：处理超长文本需要高效的内存管理和算法优化，传统的处理方法可能无法处理数万字的长文档。例如，Qwen3 通过分阶段训练逐步扩展上下文长度，成功处理了长达 32768 个 token 的文本(3)。

三、模型架构选择与搭建

3.1 Transformer 架构基础

3.1.1 Transformer 核心组件

Transformer 架构由 Vaswani 等人于 2017 年提出，已成为现代大语言模型的基础架构(25)。其核心组件包括：

自注意力机制：自注意力机制允许模型在处理序列数据时，动态计算每个位置与其他位置的相关性，从而捕捉长距离依赖关系。自注意力的计算可以表示为：

Attention ( Q , K , V ) = softmax ( Q K T d k ) V ext{Attention}(Q, K, V) = ext{softmax}left(frac{QK^T}{sqrt{d_k}}
ight)V Attention(Q,K,V)=softmax(dk
QKT)V

其中，Q (Query)、K (Key)、V (Value) 是输入序列经过线性变换得到的矩阵(25)。

多头注意力：多头注意力机制通过多个独立的注意力头并行计算，可以捕捉不同子空间的语义信息。具体来说，多头注意力可以表示为：

MultiHead ( Q , K , V ) = Concat ( head 1 , . . . , head h ) W O ext{MultiHead}(Q, K, V) = ext{Concat}( ext{head}_1, …, ext{head}_h)W^O MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,…,headh)WO

其中，每个 head_i 是一个独立的自注意力计算(25)。

前馈神经网络：前馈神经网络由两个线性层和一个非线性激活函数组成，用于对注意力机制的输出进行进一步处理。通常使用 ReLU 或 GELU 作为激活函数(25)。

残差连接与层归一化：残差连接将输入直接传递到输出，有助于缓解梯度消失问题；层归一化则对每个神经元的输入进行归一化处理，加速训练过程(25)。

3.1.2 Transformer 架构变体

随着大语言模型的发展，Transformer 架构出现了多种变体，主要分为以下几类：

Decoder-Only 架构：这类架构只使用 Transformer 的解码器部分，适用于序列生成任务。GPT 系列模型采用了这种架构，它通过因果掩码 (causal masking) 确保每个位置只能已关注其前面的位置，从而实现自回归生成(27)。Decoder-Only 模型的推理效率高、步数简单、延迟低，这背后是工程成本和商业效率之间的权衡(7)。

Encoder-Only 架构：这类架构只使用 Transformer 的编码器部分，适用于文本理解和分析任务。BERT 和 ModernBERT 采用了这种架构，它们通过掩码语言模型任务学习双向语义表示(27)。ModernBERT 是一个新的模型系列，具有两个型号：基础版 139M、较大版 395M。除了速度更快、准确度更高外，ModernBERT 还将上下文长度增加到 8k 个 token，而大多数编码器只有 512 个 token(41)。

Encoder-Decoder 架构：这类架构同时使用编码器和解码器，适用于序列到序列任务，如机器翻译。编码器将输入序列编码为固定长度的上下文向量，解码器则基于该向量生成输出序列(27)。

混合架构：结合了上述多种架构的特点。例如，Titans 提出了三种变体：将长期记忆和持久记忆作为当前输入的上下文 (MAC)、记忆作为门 (MAG)、记忆作为层 (MAL)(26)。

3.1.3 位置编码技术演进

位置编码是 Transformer 架构中表示序列中元素位置信息的关键组件，其发展经历了多个阶段：

正弦位置编码：原始 Transformer 使用固定的正弦位置编码，其值由正弦和余弦函数计算得出。这种方法的优点是可以表示任意长度的序列，并且对模型来说是可微的(40)。

学习位置编码：与固定的正弦位置编码不同，学习位置编码通过神经网络从数据中学习位置表示。这种方法在长序列任务中表现更好，但无法泛化到训练长度之外的序列(40)。

旋转位置编码 (RoPE)：RoPE 是一种相对位置编码方法，通过旋转向量的方式表示位置关系。ModernBERT 用 RoPE 替换旧的位置编码，这使得模型能够更好地理解单词之间的关系，并允许扩展到更长的序列长度(41)。

三线性体积编码：2025 年 Meta 提出的三线性体积编码是位置编码技术的最新进展，它通过三维空间中的线性变换来表示位置信息，能够更精确地捕捉长距离依赖关系(40)。

3.2 典型大模型架构分析

3.2.1 GPT 系列架构分析

GPT (Generative Pre-trained Transformer) 系列是最具代表性的 Decoder-Only 架构大模型，其发展历程反映了大语言模型的技术演进：

GPT-1：作为首个公开的 Transformer-based 大模型，GPT-1 采用了 12 层 Transformer 解码器，参数量为 1.17 亿。它通过在大规模文本数据上进行自监督预训练，然后在特定任务上进行微调，开创了预训练 – 微调的 NLP 范式(31)。

GPT-2：GPT-2 在 GPT-1 的基础上扩大了模型规模，参数量达到 15 亿，并增加了训练数据量。GPT-2 引入了 “少样本学习”(few-shot learning) 的概念，展示了大模型在少量样本情况下的泛化能力(31)。

GPT-3：GPT-3 的参数量达到 1750 亿，是当时最大的语言模型。它引入了 “零样本学习”(zero-shot learning) 和 “上下文学习”(in-context learning) 的概念，进一步减少了对标注数据的依赖(31)。

GPT-4：GPT-4 在 2023 年发布，据推测参数量高达 1.8 万亿，模型训练过程中使用了约 2.5 万块 A100 GPU，模型训练周期为 90-100 天 (3-4 个月)(4)。GPT-4 在多模态理解、复杂推理和长文本处理方面取得了显著进步。

GPT-5：2025 年发布的 GPT-5 采用了更先进的架构设计。其核心创新是双重工作模式，也就是思考模式和非思考模式的融合，两种模式分别对应了复杂推理任务和快速应答任务的需求(31)。GPT-5 引入了 thinking budget (思考预算) 的概念，这是一个决定 thinking mode 下计算资源投入的参数，它的大小与输入问题的复杂程度成正相关(31)。GPT-5 的另一个重要特点是持久记忆，它可以记住事实、用户偏好、历史查询，甚至项目历史，这使得 GPT-5 不再是简单的聊天机器人，而是用户的数字幕僚(32)。

3.2.2 BERT 系列架构分析

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 系列是最具代表性的 Encoder-Only 架构大模型：

BERT：BERT 于 2018 年发布，采用了 12 层 Transformer 编码器，参数量为 1.1 亿。它通过掩码语言模型 (MLM) 和下一句预测 (NSP) 两个自监督任务进行预训练，在多项 NLP 任务上取得了当时的最佳性能(38)。

RoBERTa：RoBERTa 是 BERT 的改进版本，通过更大的训练数据、更长的训练时间和更优的超参数设置，在多个基准测试上超越了 BERT。RoBERTa 取消了 NSP 任务，而是采用了更大的掩码比例和动态掩码策略(38)。

BioBERT：BioBERT 是在生物医学文本上预训练的 BERT 变体，专门针对医疗领域的应用进行了优化。在医疗等专业领域，引入领域特定语言模型 (如 BioBERT) 进行语义编码，可使检索准确率提升 42%(39)。

ModernBERT：2025 年发布的 ModernBERT 是 BERT 的最新替代品。在 BERT 模型首次发布 6 年后的今天，Hugging Face 和其他团队借鉴了近年来业界 LLM 的进展，对 BERT 模型架构和训练过程进行改进，最终公布了 ModernBERT 模型以接替原版 BERT 模型(37)。ModernBERT 的架构改进包括：用 RoPE 替换旧的位置编码、将旧的 MLP 层替换为 GeGLU 层、通过删除不必要的偏置项来简化架构、在嵌入后增加一个额外的归一化层(41)。

3.2.3 混合专家模型架构

混合专家模型 (MoE, Mixture of Experts) 是近年来大模型架构的重要创新，通过引入多个专家网络提高模型效率：

基本原理：MoE 的核心思想是将 Transformer 中的每个前馈网络 (FeedForward) 模块替换为多个专家层，而每个专家层本身也是一个前馈网络模块(24)。在训练和推理过程中，每个输入 token 只激活少数几个专家，从而在保持模型容量的同时控制计算成本。

Switch Transformer：Switch Transformer 是 MoE 架构的早期实现，它通过一个可学习的门控网络为每个 token 选择最合适的专家。Switch Transformer 在保持与 GPT-3 相当性能的同时，将参数量减少了 4 倍(58)。

Mixtral 8x7B：Mixtral 8x7B 是一个具有 8 个专家的 MoE 模型，每个 token 只激活 2 个专家，在保持高效计算的同时实现了出色的性能。这种架构在参数效率方面表现优异，被认为是 MoE 模型的重要进展。

Seed-Thinking-v1.5：Seed-Thinking-v1.5 采用了混合专家模型 (Mixture-of-Experts，MoE) 设计，总参数量为 200B，实际激活参数仅为 20B，相比同等性能的其他最先进推理模型，规模相对紧凑高效(84)。为了解决 MoE 系统中 token 不平衡的问题，该团队实现了一个三层并行架构，结合了用于分层计算的 TP (张量并行化)、具有动态专家分配的 EP (专家并行) 和用于上下文分块的 SP (序列并行)(84)。

Qwen3-MoE：与 Qwen2.5-MoE 不同，Qwen3-MoE 设计不包含共享专家，另外 Qwen3 采用了全批次负载均衡损失来促进专家专业化

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THE END