大模型预训练结果到底是什么？

近日参加一个线下 AI 交流会议，会上有个非本行业的老师提问：“大家说的训练好的大模型到底是什么？是像 Word 软件一样可以直接使用的程序吗？” 这个问题看似简单，却一下把我问住了。的确，我们这些身处 AI 领域的人，每天都在谈论“预训练”、“微调”、“大模型”，却很少停下来思考，这些专业术语对于圈外人来说意味着什么。

为了更好地解答这位老师的疑问，我决定以一个更形象的比喻来解释“训练好的大模型”。

想象一下，你想做一道美味的宫保鸡丁。

你需要准备食材：鸡肉、花生、辣椒等等，这些食材就好比 “数据”，是训练大模型的原材料。

你需要准备工具：锅、铲、刀等等，这些工具就好比 PyTorch这样的 “框架”，提供处理食材和烹饪的工具。

你还需要一本菜谱，上面详细记录了宫保鸡丁的做法，这就是 “模型”，指导着如何将食材加工成最终的菜肴。

那么，“训练好的大模型”是什么呢？

它就像 “已经按照菜谱步骤预先处理好的食材”（没错就是预制菜）。你不需要从头开始处理生鸡肉，只需要根据自己的口味进行简单的翻炒，就能快速做出一盘香喷喷的宫保鸡丁。

具体来说：

“预训练” 就好比是按照菜谱，将鸡肉切丁、腌制、花生炒香等步骤预先完成，得到可以直接下锅的食材。

“大模型” 就好比是这道菜的预制菜版本，它已经包含了所有主要食材和调料，你只需要简单加热就能享用。

“微调” 则是根据你的口味，对这道预制菜进行微调，比如加点糖、醋或者辣椒，使其更符合你的口味。

因此，“训练好的大模型”并不是一个可以直接使用的程序，而更像是一个 “半成品”。它包含了从大量数据中学习到的知识，但还需要根据具体的应用场景进行微调，才能发挥最大的作用。

结束打趣，下面我们就以GGUF格式为例，分析一下预训练好的模型文件。

什么是GGUF

GGUF格式是用于存储大型模型预训练结果的，相较于Hugging Face和torch的bin文件，它采用了紧凑的二进制编码格式、优化的数据结构以及内存映射等技术，提供了更高效的数据存储和访问方式。

GGUF文件主要包含三部分包括文件头、元数据键值对和张量信息，具体一点包含一下几个部分。

文件头 (Header): 包含用于识别文件类型和版本的基本信息。
- Magic Number：一个特定的数字或字符序列，用于标识文件格式。
- Version：文件格式的版本号，指明了文件遵循的具体规范或标准。
元数据键值对 (Metadata Key-Value Pairs): 存储关于模型的额外信息，如作者、训练信息、模型描述等。
- Key：一个字符串，标识元数据的名称。
- Value Type：数据类型，指明值的格式（如整数、浮点数、字符串等）。
- Value：具体的元数据内容。
张量计数 (Tensor Count): 标识文件中包含的张量（Tensor）数量。
- Count：一个整数，表示文件中张量的总数。
张量信息 (Tensor Info)：描述每个张量的具体信息，包括形状、类型和数据位置。
- Name：张量的名称。
- Dimensions：张量的维度信息。
- Type：张量数据的类型（如浮点数、整数等）。
- Offset：指明张量数据在文件中的位置。
对齐填充 (Alignment Padding)：确保数据块在内存中正确对齐，有助于提高访问效率。
- 通常是一些填充字节，用于保证后续数据的内存对齐。
张量数据 (Tensor Data):存储模型的实际权重和参数。
- Binary Data：模型的权重和参数的二进制表示。
端序标识 (Endianness): 指示文件中数值数据的字节顺序（大端或小端）。
- 通常是一个标记，表明文件遵循的端序。
扩展信息 (Extension Information): 允许文件格式未来扩展，以包含新的数据类型或结构。
- 可以是新加入的任何额外信息，为将来的格式升级预留空间。