模型架构变动后的更新

持续用新数据重新训练模型有助于保持其适用性，但有时性能会达到瓶颈，或新的研究显示出更好的架构组成部分。部署后更新模型的架构是一个复杂但可能带来丰厚回报的持续模型改进方面。这涉及修改神经网络 (neural network)的底层结构，从细微调 (fine-tuning)整到重大改造不等。

为何要变动架构？

初次部署后，有几个因素可能会促使架构修改：

1. 效率提升： FlashAttention 或稀疏注意力模式等新技术可能会大大提升推理 (inference)速度或内存使用效率，使模型运行成本更低，或能在性能较低的硬件上部署。
2. 性能提升： 研究可能表明，替代的激活函数 (activation function)（如 SwiGLU 替代 GeLU）、不同的归一化 (normalization)方案（如 Pre-LN 对比 Post-LN）或新型位置编码 (positional encoding)（如 RoPE）能在目标任务上带来更好的收敛或更高的准确度。
3. 处理限制： 当前架构可能存在固有限制（例如，绝对位置编码带来的上下文 (context)长度限制），而较新的设计能够解决这些问题。
4. 新增功能： 引入专家混合（MoE）层等结构可以大幅增加模型容量，而推理浮点运算次数不会按比例增加，这可能促成新的涌现 (emergence)能力。添加适配器层有助于未来更高效的领域适应。

架构修改的类别

架构变动在复杂性和影响方面有所不同：

• 小幅调整： 这些涉及更改通常具有相似大小参数 (parameter)张量的组件，使得权重 (weight)重用可能可行。例如：
  • 交换前馈网络（FFN）层中的激活函数 (activation function)。
  • 调整层归一化 (normalization)（Pre-LN 对比 Post-LN）的位置。
  • 对隐藏维度或注意力头数量进行少量修改，前提是能保持兼容性。
• 重大改造： 这些引入了根本上不同的结构或大幅改变张量形状，通常需要更复杂的权重迁移策略或重新训练。例如：
  • 整合优化过的注意力机制 (attention mechanism)（如 FlashAttention）。这需要更改注意力实现，但可能不会大幅改变核心权重矩阵，而是侧重于计算图。
  • 添加参数高效模块，如适配器或 LoRA 权重。这些会增加新参数。
  • 将标准 FFN 层转换为 MoE 层。这涉及添加门控网络和多个专家网络，从而大幅改变层结构。
  • 切换位置编码 (positional encoding)方法（例如，从学习的绝对编码到 RoPE）。这修改了位置信息注入的方式，影响输入嵌入 (embedding)或注意力计算。

更新架构的难题

修改已部署模型的架构并非易事，会带来一些工程方面的挑战：

1. 权重 (weight)兼容性和初始化： 这通常是最主要的困难。如果新架构的层与旧架构相比形状或类型不同，简单加载旧检查点将会失败。
   • 分批加载： 对于小幅更改，你可能可以使用 strict=False 加载现有检查点（PyTorch 中的 state_dict），然后手动映射或初始化不兼容的部分。
   • 权重修改： 对于更复杂的更改，可能需要“权重修改”等技术，即对旧模型的权重进行重塑、平均或以其他方式转换，以智能地初始化新架构。这很复杂，且高度依赖具体的架构变动。
   • 从头重新训练： 有时，变动是如此根本，以至于用旧权重初始化新架构几乎没有益处，或根本不可能。在这种情况下，更新后的模型可能需要从较早的初始检查点，甚至从头开始重新训练（或至少进行大量微调 (fine-tuning)），使用改进后的架构。
2. 训练动态： 架构变动会改变损失和训练稳定性。为先前架构优化过的超参数 (parameter) (hyperparameter)（学习率、优化器设置、权重衰减、预热步数）可能不再是最优的。仔细监控梯度、损失曲线和激活统计数据十分必要，同时可能需要重新调整这些超参数。第 24 章中的技术在此变得重要。
3. 计算资源： 新架构可能具有不同的计算特性。添加 MoE 层会大幅增加总参数数量，影响存储和可能的训练设置，即使每令牌的推理 (inference)浮点运算次数保持相似。优化过的注意力可能减少内存带宽需求，但可能依赖特定的硬件功能。有必要对训练时间、推理延迟/吞吐量 (throughput)和硬件要求进行投入产出权衡。
4. 评估与对比： 确保新旧架构之间进行公平对比很重要。使用相同的评估数据集和步骤。如果架构变动旨在提升特定功能（例如，更长上下文 (context)处理），请确保评估指标能有效反映这一点。必须仔细监控既定基准测试上的性能退步。
5. 基础设施影响： 影响推理的变动（例如，采用 FlashAttention、量化 (quantization)兼容性）需要与部署基础设施协调。服务框架、硬件加速器（GPU/TPU）和推理库可能需要更新或特定配置，以有效支持新架构。

实施架构更新的策略

考虑到其复杂性，建议采用结构化方法：

• 增量式更改： 如果可能，逐步引入架构变动，而非一次性全部实施。这有助于更轻松地调试和归因性能变化。
• 消融研究： 在进行大规模重新训练之前，在较小的模型变体或数据集上进行消融研究，以验证架构变动带来的预期益处。
• 知识蒸馏 (knowledge distillation)： 如果从头重新训练成本过高，可以考虑使用原始模型作为“教师”来将知识蒸馏到新的“学生”架构中。这可以加速训练，并帮助新模型更快地达到可比性能。
• 全面测试： 不仅要通过标准基准测试，还要通过定性分析和针对性探查来严格测试更新后的模型，以确保其保留所需行为，且不会引入新的故障类型（第 23 章）。
• 金丝雀发布和 A/B 测试： 最初将架构更新后的模型部署给一小部分用户（金丝雀发布），或运行 A/B 测试，在生产环境中将其与先前版本直接对比。在全面推广之前，密切监控性能、稳定性和用户反馈（第 29 章）。

Here's a simplified workflow diagram:

持续训练模型中实施架构变动的决策流程。

我们来看一个 PyTorch 示例。设想在前馈网络（FFN）模块中，将标准的 nn.GELU 激活函数 (activation function)替换为 nn.SiLU（与 Swish/SwiGLU 相关）。

import torch
import torch.nn as nn

# 原始 FFN 模块定义
class OriginalFFN(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, d_ff):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
        self.activation = nn.GELU()
        self.linear2 = nn.Linear(d_ff, d_model)

    def forward(self, x):
        return self.linear2(self.activation(self.linear1(x)))

# 新 FFN 模块定义
class UpdatedFFN(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, d_ff):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
        # 更改了激活函数
        self.activation = nn.SiLU() # 之前是 nn.GELU()
        self.linear2 = nn.Linear(d_ff, d_model)

    def forward(self, x):
        return self.linear2(self.activation(self.linear1(x)))

# --- 模型更新场景 ---
d_model = 512
d_ff = 2048

# 实例化旧模型和新模型（或相关部分）
old_ffn = OriginalFFN(d_model, d_ff)
new_ffn = UpdatedFFN(d_model, d_ff)

# 从旧模型的检查点加载状态字典
# 假设 'old_checkpoint.pt' 包含模型的 state_dict
# 其中包含 'old_ffn'
# 为简单起见，我们假设直接拥有 old_ffn 的 state_dict
old_state_dict = old_ffn.state_dict()

# 在此情况下，层名称和形状匹配（'linear1.weight'，
# 'linear1.bias' 等）
# 只有激活函数*类*发生了变化，这并非
# state_dict 的一部分。
# 因此，如果改变仅是功能性的，直接加载可能奏效。
try:
    new_ffn.load_state_dict(old_state_dict)
    print("成功将权重加载到更新的架构中。")
except Exception as e:
    print(f"直接加载权重失败：{e}")
    print("可能需要手动权重映射或重新训练。")

# 如果层名称或形状发生变化（例如，添加 MoE），直接加载
# 将会失败。
# 你将需要：
# 1. 使用 strict=False 加载：new_model.load_state_dict(
#        old_state_dict, strict=False)
# 2. 手动初始化或映射缺失/不匹配的键。
# 3. 之后可能需要大量微调。

在这个简单的例子中，因为 nn.GELU 和 nn.SiLU 是 forward 传递中的功能性改变，并且不会在状态字典中引入具有这些特定名称的新可学习参数 (parameter)，所以加载线性层的权重 (weight)可能会成功。然而，由于激活函数的不同，模块的行为将发生变化。仅此一项改变就可能影响收敛动态，需要在持续训练期间调整学习率或训练计划。更复杂的架构变动，例如修改维度或添加全新层（如用于 MoE 的门控网络），将需要明确处理状态字典不匹配的情况，并且可能需要更广泛的重新训练或微调 (fine-tuning)。

更新模型架构是 LLM MLOps 生命周期中的一种高级技术。它要求周密的规划、权重管理和训练的工程实践、全面的评估以及协调一致的部署策略。尽管具有挑战性，但这对于模型长期保持性能、效率和功能上的竞争力极为重要。