作者：汪玉珠｜算法架構師
標簽：大模型訓練、數據集構建、GRPO、自監督聚類、指令調度系統、Qwen、LLaMA3
🧭 背景與挑戰
隨著 Qwen、LLaMA3 等開源大模型不斷進化，行業逐漸從“能跑通”邁向“如何高效訓練與部署”的階段。而在這條路徑上，數據始終是關鍵的基礎。
我們面臨的問題包括：
- 海量多格式文檔（PDF、PPT、DOCX、Excel）如何結構化解析？
- 如何基于業務意圖構建標準化指令數據集用于微調和強化學習（RLHF）？
- 如何評估不同任務在**多模型（不同參數量）**下的訓練效果？
- 如何在生成任務部署時，動態選擇最優模型以兼顧性能與成本？
為此，我們設計并落地了一套**“數據-訓練-部署”三位一體的大模型架構系統**，實現了從數據到模型再到推理分發的全鏈路閉環。
🧱 系統架構概覽
（注：圖中為示意圖，部署文末提供源碼與繪圖模板）
系統主要包含五大模塊：
- 多格式文檔解析與結構化抽取
- 基于指令的訓練數據構建（SFT + RLHF）
- 多模型微調與GRPO優化
- 自監督聚類 + 多模型評估反饋機制
- 推理階段的智能調度與成本控制系統
📄 多格式解析：從雜亂無章到結構清晰
我們支持以下格式：
- PDF：文本塊識別、段落重建、格式結構（標題/正文）抽取；
- PPT：頁級布局解析，文本、圖像、圖表區域分割；
- DOCX：基于 Word XML 樹解析出結構化標題、正文、表格等；
- Excel：Sheet-Cell 分布抽取，支持合并單元格定位。
工具棧：PyMuPDF, python-docx, python-pptx, openpyxl, pdfminer, layoutparser
🎯 指令構建：SFT + RLHF 數據自動生成引擎
通過結構化后的內容，我們支持構建以下類型的指令樣本：
| 類型 | 示例任務 |
|---|---|
| 摘要 | 文檔摘要、段落歸納 |
| 分類 | 多標簽歸類、事件識別 |
| 推理 | 原因-結果推導、決策輔助 |
| 改寫 | 軍事/醫療/金融領域標準語言改寫 |
| 排序 | 排序偏好對，用于Reward Model訓練 |
我們使用規則+模板+微調模型進行半自動構建，支持迭代式數據增強。
🧠 多模型訓練：支持 Qwen2.5 與 LLaMA3 的 SFT/GRPO
我們構建了統一的訓練流水線，支持：
- Qwen2.5（7B / 14B / 32B）
- LLaMA3（8B / 30B）
- LoRA / QLoRA 微調方式
- GRPO（General Reward Preference Optimization）替代PPO
GRPO 在我們實驗中表現出更快收斂與更高穩定性，尤其適合多模型部署情況下的快速對比。
📊 聚類反饋機制：讓每一類任務找到最優模型
我們采用自監督聚類方法（KMeans / Spectral Clustering）將生成任務進行聚類：
- 使用 embedding 模型（如 BGE、text-embedding-3）對任務特征向量化；
- 聚類后在每個類中分別評估模型微調表現（F1、BLEU、RM評分）；
- 將評估結果存入任務-模型-聚類三維索引中，供調度階段使用。
🚦 智能調度系統：用最小成本選擇最優模型
每個生成任務在部署階段，根據其所屬聚類與指標表現：
selected_model = min_cost_best_perf_model(cluster_id=task_cluster, metrics=model_perf_index, constraints={"latency": 500, "cost_limit": 1.5}
)
這樣：
- 簡單任務由 Qwen7B/8B LLaMA3 處理；
- 高復雜推理類交給 Qwen32B/LLaMA3-30B；
- 整體 GPU 占用大幅下降，輸出質量穩定。
💡 系統優勢
- 結構全鏈路：從數據解析 → 指令構建 → 多模型訓練 → 應用推理；
- 訓練高性價比：通過聚類評估減少冗余訓練；
- 部署靈活調度：根據真實任務+指標選擇最合適的模型；
- 模塊高度解耦：可獨立部署每層組件，也便于未來接入LangChain Agent、RAG系統。
🚀 下一步計劃
- 加入模型訓練反饋回流機制，實現真正的在線自適應；
- 引入知識圖譜與外部數據庫，增強結構信息整合；
- 結合 Dify / Flowise 實現可視化Agent構建。
📦 源碼&架構圖提供
📎 即將開源部分工具鏈與結構圖模板（PDF/PPT/Markdown）。
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