新智元報道

編輯：LRST

【新智元導(dǎo)讀】當(dāng)算力受限、數(shù)據(jù)參差，如何訓(xùn)練出高效可用的端側(cè)模型？鵬城實驗室聯(lián)合清華不僅給出了答案，更將每一步都開源共享。

如果實驗室只有國產(chǎn)算力、有限資源與開源數(shù)據(jù)，能否玩轉(zhuǎn)端側(cè)模型的預(yù)訓(xùn)練？

鵬城實驗室與清華大學(xué)PACMAN實驗室聯(lián)合發(fā)布了鵬城腦海?2.1?開元?2B（PCMind?2.1?Kaiyuan?2B，簡稱開元?2B）模型，并以全流程開源的方式回應(yīng)了這一挑戰(zhàn)——從訓(xùn)練數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理框架、訓(xùn)練框架、完整技術(shù)報告到最終模型權(quán)重，全部開源。

模型鏈接：https://huggingface.co/thu-pacman/PCMind-2.1-Kaiyuan-2B

數(shù)據(jù)集：https://huggingface.co/datasets/thu-pacman/PCMind-2.1-Kaiyuan-2B

技術(shù)報告：https://arxiv.org/abs/2512.07612

數(shù)據(jù)處理框架：https://github.com/thu-pacman/Kaiyuan-Spark

訓(xùn)練框架：https://github.com/thu-pacman/kaiyuan-mindformers

此次開源不僅為國內(nèi)研究者提供了一條可復(fù)現(xiàn)、可迭代的技術(shù)路徑，也展現(xiàn)了在國產(chǎn)計算平臺上實現(xiàn)高效、穩(wěn)定預(yù)訓(xùn)練的完整解決方案。

開元?2B的訓(xùn)練依托鵬城腦海 2計算平臺，數(shù)據(jù)處理基于華為鯤鵬920，訓(xùn)練系統(tǒng)基于華為昇騰 910A。

由于昇騰910A僅支持FP16精度（類似于NVIDIA V100），訓(xùn)練穩(wěn)定性成為首要挑戰(zhàn)。

為此，研究團(tuán)隊在 Qwen3?1.7B 的架構(gòu)基礎(chǔ)上，引入了三明治范數(shù)（Sandwich Norm）與軟裁剪（Soft Clipping）兩項關(guān)鍵技術(shù)。

三明治范數(shù)：在Transformer每層前后保留歸一化層，有效控制梯度傳播中的數(shù)值范圍

軟裁剪：通過對輸出logits應(yīng)用tanh非線性變換，將數(shù)值穩(wěn)定在合理區(qū)間內(nèi)，防止訓(xùn)練發(fā)散

加上三明治范數(shù)和軟裁剪前后的數(shù)值穩(wěn)定性對比

這些技術(shù)不僅使訓(xùn)練在FP16環(huán)境下保持穩(wěn)定，也為后續(xù)國產(chǎn)平臺上的大規(guī)模訓(xùn)練提供了重要參考。

開源數(shù)據(jù)

去重、評價與高效利用

當(dāng)前開源預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模已達(dá)TB級別，來源多樣、質(zhì)量不均，如何從中篩選出高質(zhì)量部分并制定混合策略，是訓(xùn)練優(yōu)質(zhì)模型的基礎(chǔ)。

開元?2B面對兩個核心問題：

1. 如何從海量數(shù)據(jù)中篩選高質(zhì)量子集？

2. 如何在不同數(shù)據(jù)集之間建立統(tǒng)一的質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)？

全局去重的高效實現(xiàn)：Kaiyuan?Spark框架

研究團(tuán)隊開發(fā)了Kaiyuan?Spark數(shù)據(jù)處理框架，采用樹狀流水線設(shè)計，全程YAML配置管理，易于復(fù)現(xiàn)與擴(kuò)展。

結(jié)合諸葛弩計算框架進(jìn)行本地加速，在 MinHash 去重任務(wù)中實現(xiàn)端到端2.5倍的加速比，高效完成TB級數(shù)據(jù)的全局模糊去重。

分位標(biāo)定（Quantile Benchmarking）

為解決數(shù)據(jù)集之間質(zhì)量標(biāo)簽不可比的問題，團(tuán)隊提出分位標(biāo)定：通過設(shè)計小規(guī)模探針實驗，構(gòu)建數(shù)據(jù)質(zhì)量分?jǐn)?shù)與下游任務(wù)表現(xiàn)之間的映射關(guān)系。

分位標(biāo)定流程示意圖

具體做法為：從不同數(shù)據(jù)集中按質(zhì)量分位數(shù)抽取多個子集，然后使用小規(guī)模模型進(jìn)行訓(xùn)練測試，最后根據(jù)下游任務(wù)表現(xiàn)反向標(biāo)定各數(shù)據(jù)集的質(zhì)量區(qū)間。

該方法成本低、可遷移，為后續(xù)大規(guī)模訓(xùn)練的數(shù)據(jù)配比提供了科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)

基于分位標(biāo)定，團(tuán)隊得出若干有趣發(fā)現(xiàn)：

數(shù)據(jù)集的優(yōu)勢與任務(wù)類型相關(guān)

Fineweb?Edu在知識問答與閱讀理解類任務(wù)上表現(xiàn)更好，DCLM?Baseline 在常識推理類任務(wù)中略有優(yōu)勢。

DCLM Baseline和Fineweb-Edu在MMLU和WinoGrande上的分位標(biāo)定結(jié)果

同一數(shù)據(jù)集內(nèi)部質(zhì)量差異巨大

最高與最低質(zhì)量數(shù)據(jù)在ARC?Easy上的表現(xiàn)相差可達(dá)8%?15%

DCLM Baseline和Fineweb-Edu在ARC-Easy上的分位標(biāo)定結(jié)果

可以看到，高質(zhì)量數(shù)據(jù)占比雖小，卻是提升模型能力的關(guān)鍵。

數(shù)據(jù)利用策略

動態(tài)調(diào)整與課程學(xué)習(xí)

針對數(shù)據(jù)分布不均的問題，開元?2B提出三個策略。

多階段動態(tài)比例調(diào)整

隨著訓(xùn)練推進(jìn)，逐步提升數(shù)學(xué)、代碼、中文等領(lǐng)域數(shù)據(jù)的比例，緩解模型遺忘，使關(guān)鍵領(lǐng)域在訓(xùn)練后期得到充分學(xué)習(xí)。

多階段調(diào)整數(shù)據(jù)比例

策略性數(shù)據(jù)重復(fù)

小規(guī)模實驗表明，對高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行適度重復(fù)訓(xùn)練，效果優(yōu)于單輪訓(xùn)練。開元?2B在訓(xùn)練后期逐步提高高質(zhì)量數(shù)據(jù)的重復(fù)比例。

以Fineweb-Edu為例：Top 10%的高質(zhì)量數(shù)據(jù)在整個訓(xùn)練過程中出現(xiàn)多次，中低質(zhì)量數(shù)據(jù)僅出現(xiàn)一次，從而優(yōu)化數(shù)據(jù)效用分布。

Fineweb-Edu在多階段訓(xùn)練中采樣比例變化

多領(lǐng)域混合課程學(xué)習(xí)

研究團(tuán)隊提出Curriculum Decay Model Average，在課程學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上引入權(quán)重平均，緩解訓(xùn)練噪聲，提升收斂穩(wěn)定性。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2511.18903

該方法通過領(lǐng)域內(nèi)質(zhì)量排序與領(lǐng)域間比例均衡的結(jié)合，實現(xiàn)多領(lǐng)域數(shù)據(jù)的漸進(jìn)式學(xué)習(xí)。

學(xué)習(xí)率衰減會影響課程學(xué)習(xí)效果

不同學(xué)習(xí)率衰減條件下，最優(yōu)的課程學(xué)習(xí)+權(quán)重平均配置（Ascend+EMA）要強(qiáng)于最優(yōu)的常見做法（Uniform+WSD）

多領(lǐng)域課程的實現(xiàn)

配合精心設(shè)計的學(xué)習(xí)率調(diào)度方案，模型在高質(zhì)量數(shù)據(jù)上得以充分學(xué)習(xí)，最終在多類評測中接近千問系列（僅開源權(quán)重）的模型表現(xiàn)。

全流程開源

推動國產(chǎn)AI生態(tài)共建

開元?2B不僅是一次端側(cè)模型訓(xùn)練的實踐，更是一次全棧開源、全流程透明的技術(shù)示范。

從數(shù)據(jù)處理框架Kaiyuan?Spark、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，到數(shù)據(jù)評價體系、課程學(xué)習(xí)策略，所有環(huán)節(jié)均公開可復(fù)現(xiàn)。訓(xùn)練中涉及的所有原始數(shù)據(jù)集均具有寬松的開源協(xié)議（如CC、Apache、MIT、ODC等，詳細(xì)列表技術(shù)報告附錄B），個人、院校、企業(yè)均可自由使用，進(jìn)一步提升了訓(xùn)練的可復(fù)現(xiàn)性。

注：目前部分聲稱「開放」的公開數(shù)據(jù)集，事實上本身并非使用自由許可證授權(quán)，或者間接混入了帶有非自由許可證的原始數(shù)據(jù)；另有大量的公開數(shù)據(jù)集，對來源數(shù)據(jù)的許可證未加任何篩選或說明。在模型訓(xùn)練中使用此類數(shù)據(jù)集并發(fā)布或使用，都可能帶來潛在的法律合規(guī)風(fēng)險。

這為國內(nèi)研究者在國產(chǎn)算力平臺上開展模型預(yù)訓(xùn)練提供了完整工具箱，也為構(gòu)建開放、協(xié)作的 AI 研發(fā)生態(tài)邁出堅實一步。

模型權(quán)重、技術(shù)報告與相關(guān)代碼已在官方平臺發(fā)布，歡迎開發(fā)者、研究者共同參與測試、改進(jìn)與拓展。

結(jié)語

真正的技術(shù)進(jìn)步源自開放的協(xié)作與共享，開元?2B是一個起點(diǎn)，未來與社區(qū)一起，在國產(chǎn)算力的土壤上，生長出更多創(chuàng)新的AI成果，從開元系列，開啟國產(chǎn)算力訓(xùn)練的「開元盛世」。

附錄

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參考資料：

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