vivo 大模型从训练到产品落地的最佳实践

导读 本文是由 vivo 算法总监，付凡老师带来的关于 vivo 蓝心大模型（BlueLM）从训练到产品落地过程的介绍。

整体内容包括如下几部分：

1. 大模型演进过程：从专家系统到机器学习，再到深度学习，大模型技术不断进步，OpenAI 的关键技术推动了 AI 的发展，揭开迈向通用人工智能的序幕。

2. 蓝心大模型训练与挑战 ：vivo 蓝心大模型面临海量数据处理、高效算法开发和安全可控的挑战，通过端侧优化和安全准则确保模型性能与安全性。

3. 蓝心大模型产品落地：蓝心大模型在多个行业如互联网、手机等落地应用，提供文本创作、知识问答等功能，实现 AI 技术的商业化和实用化。

分享嘉宾｜付凡 vivo 算法总监

编辑整理｜冯敬舜

内容校对｜李瑶

出品社区｜DataFun

---

01

大模型的演进

1. 大模型的演进过程

大模型的发展经历了如下几个阶段：

（1）起源阶段 (1950s)：在 1950 年代，人工智能的起源阶段以专家系统为代表，这些系统通过预设的规则和知识库来模拟人类专家的决策过程。

（2）机器学习 (1970s)：1970 年代见证了机器学习概念的提出，这一时期研究者开始探索算法，使计算机能够从数据中学习，而不仅仅是依赖于硬编码的规则。

（3）深度学习 (1990s)：进入 1990 年代，深度学习作为机器学习的一个分支开始崭露头角，尤其是在神经网络的研究上取得了进展，尽管当时尚未达到广泛应用。

（4）深度学习复兴 (2010s)：2010 年代，深度学习经历了复兴，特别是卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）的出现，极大地推动了人工智能在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的应用。

（5）大模型技术突破 (2018)：2018 年，OpenAI 的一系列技术突破，如 GPT 系列模型的推出，揭开了迈向通用人工智能（AGI）的序幕，标志着大模型技术进入了一个新的发展阶段。

2. OpenAI 一系列技术突破带来新一轮 AIGC 的发展

OpenAI 的一系列技术突破为大模型的发展提供了技术路线。从 GPT-3、3.5，到GPT-4，turbo，我们可以看到 OpenAI 在推进大语言模型方面的探索落地，图文结合的发展也越来越统一。他们也在构建自己的生态系统，将发布更多更强大的模型。这些结果让人们对未来充满期待。

3. 大模型应用正在渗透到各个行业

与此同时，国内厂商对大型模型的研究和投入也不断增长，大模型应用不断深入各个行业，每个月甚至每周都有不同版本的大模型出现，人们戏称当前的形势为"百模大战"。当然，我们也意识到与 OpenAI 相比，仍存在一定的差距，因此如何追赶 OpenAI 是每位从业者 & 公司思考的问题。

02

蓝心大模型训练过程跟挑战

接下来将介绍 vivo 蓝心大模型。

1. 蓝心大模型矩阵

vivo 大模型产品应用基于内部一个大模型矩阵，分别对应不同参数规模模型，包括1B、7B、70B、130B 和 175B。平衡模型任务效果、性能和推理成本，不同规模的模型去解决不同任务，比如目前端侧主要运用 1B 和 7B 的模型做定向任务，而在云端则使用规模更大的 70B 及以上参数规模模型做更通用能力和复杂任务。

蓝心大模型技术全景图

上图是我们对大模型应用的技术全景图。可以看到，蓝心大模型作为我们的模型基座，通过能力层输出到应用层，最终服务我们的用户，对于我们蓝心大模型，我们希望：

首先，"大而全"。大，是数据规模和模型参数要大。从而使得大模型具备丰富的知识量以及大家偶尔听到的智能涌现。"全"则体现在模型矩阵和模态支持上都要全，针对不同的应用场景、计算能力以及成本需求，覆盖十亿、百亿、千亿甚至是万亿各个参数级别，通过提供从小到大的选择来保证更好的产品体验。

其次，"算法强"。模型的算法是基于 transformer 的，需要多维度，矩阵式去压缩海量的知识，算法种类就非常多，有数据与图谱的算法，大模型无损压缩的算法，训练大模型和调优大模型的算法，还有建设训练集群和推理与部署的算法等等。我们需要强大的算法能力才能调优出比较好的模型效果。

第三，"真安全"。在数据收集、模型训练和模型审核流程中，严格遵循道德规范和人类正确价值观。并且对数据源进行严格筛选，确保模型训练数据的质量；同时提升模型的抗攻击能力，防止恶意攻击；最终采用完善的端云协同审核机制，确保大模型的输出结果，符合法律法规和伦理道德要求。在整个过程，保证用户都可以放心的使用大模型。

第四，"自进化"。当前，大模型还是处于一个需要不断进化的阶段，非常多的能力需要持续补强。比如，大模型的逻辑思维能力提升空间就非常大。同时，大模型数据的新鲜度非常重要，持续数据更新，才能保证用户得到的反馈，是最实时的信息。

最后，"广开源"。目前已开源 7B 模型，未来会开源更多在端社区运行的套件，为开发者提供工具，让他们可以在手机上运行自己的模型，我们也希望让更多的研究机构、企业和开发者能够获取优秀的大模型用于自己的研发。

2. 蓝心大模型优势

蓝心大模型面临着如下挑战：

（1）海量的数据

如何获取和处理这些海量数据是模型训练的基础。我们在 2018 年，成立了人工智能图谱研究院，致力于对人类知识进行图谱建设。目前，我们图片研究院已经积累了 13000T 的多种模态数据，以及 2800T 高质量中文文本数据，包括万亿级的文本数据和百亿级的图片数据。这些数据经过清洗和压缩后，仅用于百亿蓝心大模型的文本数据量就达到了 15TB，相当于 2.5 个中国国家图书馆的藏书量。这为蓝心大模型的训练和优化提供了强大的支持。

如何得到最终用于训练的高质量数据，我们拥有自己的数据处理流程，上图是处理的流程。首先，我们对不同来源的数据做了分类，比如网页、书籍、代码等。考虑到不同来源的数据类型、存储方式的不同，我们需要制定不同的清洗规则，比如去掉垃圾信息、格式化书本信息、抽取有效内容，这一步会大幅去掉低质数据。接着是数据去重，这一步非常重要，重复的数据会降低知识密度。我们知道网页信息之间是有大量重复，包括不同信息来源之间或多或少存在重新，我们需要对文档内部、文档之间进行去重和模糊去重，这里能够得到密度更高的训练语料；最后是数据采样，按照合适的比例采样出用于训练的数据，最终为模型训练提供了超过 3T + 的 token 数据。整个数据处理过程经历了获取、清洗、去重和采样等环节，以确保为模型训练提供高质量数据。

（2）高效算法

在数据处理之后，需要着手进行算法设计。目前，我们按照预训练、SFT（Self-training）、强化学习和 prompt 工程来分阶段设计我们的算法。这些方法为我们提供了一些经过验证是有效的的做法。

举例来说，对于预训练，我们采用了混合精度训练以及梯度缩放策略，因为这可以减少训练周期，训练周期较少会节省模型训练所需的时间和资源。选择回放训练能够让模型定向学会一类知识信息。Loss 预测确保在训练过程前对损失进行估计，以保证训练过程中的损失符合我们的预期，最终收敛较好的结果。

另外，我们对于微调采用了"target only loss"方法，并通过聚类分析对指令进行了适应性处理，以更好地确保模型的均衡性。

关于人类价值对齐阶段，我们采用了离线采样策略和双重奖励模型等策略，会在安全性上明显提升。

最终，会根据产品应用的需求设定相应的提示信息，以确保模型输出符合我们和用户的预期。我们也在尝试构建更好的提示工程，包括自我补全和检索增强等策略，以确保用户通过产品获得的结果是最优的。

（3）业务场景微调 效果对齐

这里要重点讲一下模型微调和效果对齐，如何准备最后一批数据以进行效果分析是非常关键的。在内部实验中，我们对数据做了几个关键的划分：

• 本文地址：vivo 大模型从训练到产品落地的最佳实践
• 本文版权归作者和AIQ共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出

首先是多样性，我们希望数据具有多样性，更够激发模型更多的能力。

其次是均衡性，尤其是在模型需要支持更多任务的情况下，如何确保数据的均衡性是需要深入考虑的。我们通过实验和记录来验证和分析数据的聚类结果，以确保每次迭代都能保持微调效果，并在增加类别时保持效果提升。

第三是准确性。我们发现有时候 SFT 数据中存在不正确的数据，尽管模型仍能学到这些数据，但可能会影响模型的原有能力。因此，在提供数据之前，会进行明显的校验，包括模型自身对数据进行回答以进行校验。

最后是拓展性。指令构造是一个复杂的过程，我们根据指令复杂度逐步拓展数据，提高指令生产的效率。

通过保证数据的多样性、均衡性、准确性和拓展性，确保模型在不同场景下的适应性和稳定性。

（4）极致的端侧性能

目前在手机端运行的是 1B 和 7B 的模型，我们也跑通了诶手机端 13B 的模型。实现更高的端侧性能，需要平衡内存、体积、性能和功耗。

我们从模型、工具和框架三个方面着手，为了保证在手机端运行 1B 和 7B 模型，我们进行了优化，包括模型压缩、量化，工具使用（如图优化、GPTQ 等），以及适配不同平台的框架（如低比特存储、混合精度计算等），最终能让 1B，7B 在手机终端运行上线产品。

我们进行了评估，例如在 1B 模型上进行手机端测试，极限能达到了 60 字每秒的性能正常我们做到人眼适合阅读的 20 字每秒，同时内存优化到 1B 需要 1.3G，7B 需要 3.8G。优化后的模型在手机端的流畅性得到了提升，这些努力旨在确保模型在手机上运行时的高性能。

（5）安全可控

安全在我们的工作中是首要考虑的事情，正确的价值取向是大模型的灵魂。我们建立了上百余名专业人员组成的审核团队，制定了 200+ 的安全审查机制，对模型的输出进行筛查和标注，并借此训练出高质量的奖励模型，保证为用户提供有价值的信息。通过我们内部大模型数据、训练、评测和应用等安全治理流程，最终能够让我们大模型安全符合标准，上线产品。

（6）模型效果

克服以上训练过程中调整，我们也训练出自己的模型，最终评测的结果是相当令人鼓舞的。我们对不同公开评测集做了评估，可以看到获得了比较领先的效果，我们开源的 7B 模型处于开源模型 top1 梯队。特别我们在 SuperCLUE 11 月份大模型通用能力综合评测中获得国内第一的成绩。蓝心大模型达到了国内领先的水平。

03

蓝心大模型产品落地

1. BlueLM 蓝心小 V

结合 BlueLM 大模型，我们在手机上推出蓝心小 v 产品，我们希望它是你的专属私人助理，让它拥有流畅的自然对话能力，强大的信息处理能力，和善解人意的洞察能力，深入理解用户从而更好地服务用户。目前在 vivo 的手机产品 X100 、iQOO12 和 S18 系列手机已上线蓝心小 v，大家可以去体验。

这里有一些具体的例子。比如，在工作场景中，用户可能需要编写市场分析报告，或者提出知识性问题，比如太阳系的奇特现象等。另外，在日常生活中，我们也考虑了烹饪场景，用户可能会询问如何做菜等常见问题，这些场景可能是用户使用频率较高的。

在产品方面，我们实现了一种更浅层次的交互形式，类似于漂浮框，用户可以随时唤醒小 V 进行提问。此外，还支持绘画功能，用户可以从相册中拖拽图片到悬浮球中，小 V 会自动弹出相关功能，例如照片去路人和风格转换。我们希望能在系统内提供的智能功能中便捷地交互。

2. 蓝心千询

另外，还发布了一个名为'蓝心千询'的应用，可免费在安卓和 iOS 平台下载。蓝心千询提供云端综合的能力，能够实现智能语音交互、智能问答、图文创作等，在协助创作、生活百科，学习工作等各种场景帮助大家获取信息、知识和灵感。

3. BlueLM 的未来展望

目前，我们开源了 7B 模型，大家如果有合作需求，可以联系我们。目前，我们的团队专注于大模型训练到应用的全流程，希望通过我们的手机上的大模型，为用户带来更加惊喜极致的产品体验。

04

精彩问答

Q1：关于大型模型，是否能够与 B 端系统进行交互，比如管理权限、组织和人员等方面。这些事情它都可以处理吗？

A1：我理解应该是可以的，因为在我们内部也在推行这个。当然，这方面可能需要考虑公司内部的信息安全，但它确实可以替换掉许多原有的系统。比如说，我们有自己的知识管理系统，或者自己的检索系统，根据我们的理解，包括对一些客服、图像和文档等方面，它现在的效果是更好的。在我们内部也在配合一些相关工作。

内部的话，我们使用 API 为主的方式来使用。

Q2：关于对全参数微调和 LoRA 微调是怎么评估选择的？

A2：我们首先考虑了训练资源的情况。我们尝试了一些 LoRA 微调。但这个问题在一定程度上是受制于资源的限制的结果。我们转向了全参数微调，发现它的效果更佳。尽管 LoRA 微调在某种程度上接近全参数微调，但最终的效果常常取决于我们能够使用的数据量和资源。

Q3：在训练数据类型的配比方面，是否有一些标准或经验值？

A3：针对数据的类型，一般是有一些经验值可供参考的。比如中英文可能是一比一的比例，每个类别可能会有不同的比例。数学、逻辑推理或代码相关的数据可能会有不同的配比。这些都是基于经验值，采样过程中也有一些考量，例如对于高质量的数据，可以进行重复采样。

Q4：对于数据抽样，特别是从网页等数据量大的来源中的策略是怎样的？

A4：对于数据量大的来源，如网页数据，抽样可以基于一些策略。可能需要在 10% 数据中选取 2% 进行使用。相对稀缺但高质量的数据，如数学、逻辑推理等，可能不容易获取。通用的网页数据则可能不需要大量使用。这些都是基于经验值和个人获取数据来源的考量。

Q5：在训练数据的配比上是否尝试过多次不同的比例？

A5：我们尝试过，但在 1B 规模下很难显现效果。对于配比，特别是代码类的数据，实际理解的局限性使得它的作用受限。大量参数模型（如 7B 或 13B）的训练成本较高，这使得尝试多种配比成为一种经验而非现实操作。

Q6：在代码方面对推理效果有明显提升的发现吗？

A6：据我个人经验，没有发现明显的相关性，可能是我们尚未发现某些数据特征或偏向性。不过大模型通过调用 python 代码解释器这些计算能够提高计算准确性的。

Q7：数据抽样中遇到稀缺但高质量的数据时，有特定策略吗？

A7：我们通常会对高质量的数据进行重复采样，并采用数据回放策略，以确保这些高质量数据更好地被模型学习到。

Q8：对于强化学习和自监督训练，有建议或推荐吗？

A8：针对安全性考虑，我们更倾向于在长期上考虑 PPO 或 RM 类的方法。至于自监督训练，我们更着眼于激发大模型的能力，但在数据选择上可能需要基于 SP 去尝试类似于 PPO 的策略。

Q9：每个阶段数据量是多少？

A9：在预训练阶段，我们 7B 规模的数据是 2.6T，目前更高规模的模型则是 3T+。但这也与采样策略有关。至于微调，在业务中使用的是百万级别的数据，但对于较小的模型可能可以压缩到五万或十万。

Q10：为什么选择从零开始预训练而不使用已有的开源模型？

A10：我们有专门评估开源模型，但选择是否使用市面上的开源模型很大程度上取决于公司的资源支持和战略投入。我们选择从预训练开始是因为我们认为大模型在未来，尤其是在图文交互方面，可能会提供更高维度的用户交互体验，符合我们公司在产品形态上的期待与战略规划。

Q11：如何定义高质量数据的标准？

A11：**（1）标准制定：**我们会依据多项指标来设定数据质量标准。考虑到数据多样性及各维度特征分布，我们设定了每个维度上的低值率标准。

**（2）低值域过滤：**我们设置了阈值，以过滤出低值域数据。同时，我们有针对业务需求设计的过滤规则，这些规则较难概括为通用标准。

（3）数据处理细节： 举例来说，对于网页数据，我们会过滤掉广告和插入信息，这需要对网站内容进行精细的处理，并牵涉到大量人工参与。

以上就是本次分享的内容，谢谢大家。