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35B模型逆袭万亿参数？合成数据与自我迭代是关键

news 2026/8/30 6:16:28

过去一年，大模型的竞争主线逐渐从“堆参数”转向“拼数据”。近期上交大一项研究在圈内引发了不少讨论：一个 35B 参数的模型，在多项评测任务中竟然干赢了万亿参数级别的大模型，而它的秘诀并不是更大的算力，而是“自己给自己造题”+“自我迭代”。

这个思路听起来有些反直觉：模型还能自己出题考自己？自己迭代自己不会越学越偏？ 如果你也在关注大模型训练、微调、落地部署，建议把这篇看完。本文会拆解背后的核心原理，包括合成数据、指令演化、自我对弈微调等关键技术，并给出从造题、微调到本地部署的完整工程示例。

读完你可以掌握：

  • 理解 35B 模型挑战万亿参数模型的底层逻辑；
  • 掌握 Self-Instruct、Evol-Instruct 等“造题”方法；
  • 学会用 LoRA 微调一个小模型，并搭建合成数据管线；
  • 了解本地部署、API 接入和 TTFT 性能优化策略；
  • 避开合成数据带来“模型坍缩”的常见坑。

1. 从“35B 干赢万亿参数”说起：这轮技术浪潮的起点

1.1 为什么“小模型”成了顶流

过去几年，大模型的发展路径非常清晰：参数越多，能力越强。于是我们看到了千亿参数、万亿参数级别的模型不断出现。但与此同时，训练成本和推理成本也在指数级上升。

万亿参数模型意味着什么？我们简单算一笔账：

  • 训练阶段需要数千张 GPU，训练周期以月为单位；
  • 推理阶段即使使用量化、张量并行，依然需要多卡部署；
  • 普通团队和个人开发者基本没有机会接触这类模型。

而一个 35B 参数的模型，情况就完全不同了：

  • 单张 A100/H100（80GB）即可完成推理；
  • 使用 LoRA 等方法微调，对显存的要求也大幅降低；
  • 更容易做私有化部署，满足数据合规要求。

所以当“35B 干赢万亿参数”这个说法出现时，圈内关注的不仅是成绩本身，更是一种信号：大模型的性能竞争，正在从“参数规模竞赛”转向“数据效率竞赛”和“算法范式竞赛”。

1.2 两个关键词：合成数据与自我迭代

标题里其实包含两个非常关键的技术方向。

第一个是“自己给自己造题”。对应的技术是合成数据（Synthetic Data）、Self-Instruct、Evol-Instruct（指令演化）。早期的大模型依赖人工标注的指令数据，成本高、数量有限。现在越来越多的研究开始让模型自己生成指令和回答，再用这些数据训练自己。换句话说，模型成了自己的“出题老师”。

第二个是“自我迭代”。对应的技术方向是Self-Play（自我对弈）、迭代式偏好优化（Iterative DPO）、自我奖励模型。传统训练流程是“训练 -> 评测 -> 再训练”，而自我迭代让模型在训练过程中不断生成新数据、用新数据继续优化自己，形成数据飞轮。

这两个方向叠加在一起，就是小模型挑战大模型的底气：用更少的参数，通过更高质量的数据和更聪明的训练策略，逼近甚至超越参数规模远大于自己的模型。

2. 核心概念拆解：参数量、数据质量与评测标准

2.1 参数量与激活参数量的区别

很多人看到“35B”和“万亿”就直接对比参数量，这里要做一个重要区分：总参数量（Total Parameters）和激活参数量（Active Parameters）。

经典的稠密模型（Dense Model）中，每次推理无论输入什么 token，所有参数都会参与计算。比如一个稠密的 7B 模型，每次前向传播都要经过 7B 参数。

而 MoE（Mixture of Experts，混合专家）模型不同。它把模型拆成多个专家子网络，每个 token 只会激活其中一部分专家。一个总参数达到万亿级别的 MoE 模型，激活参数可能只有几十 B。也就是说：

  • 总参数大，不等于推理计算量大；
  • 激活参数才是影响单次推理速度的主要因素；
  • 标题中的 35B，可能是总参数，也可能是激活参数，需要看具体模型定义。

所以当我们讨论“35B 干赢万亿”时，真正有意义的对比指标应该是：

  • 激活参数量；
  • 训练数据量；
  • 推理成本。

如果一个小激活参数的 MoE 模型，配合高质量数据，确实可以在部分任务上超越激活参数更大的模型，这一点在业内已经有多个案例。

2.2 数据质量为什么比参数量更关键

过去大家默认“大模型 = 大数据 + 大参数”，但近两年的研究越来越倾向于一个观点：数据的质量，决定了模型能力的上限；参数规模只是在逼近这个上限。

同样一份高质量数学题集，一个 7B 模型经过充分训练，可能在小学数学题上超过一个 70B 模型；同样的道理，一个 35B 模型如果吃到了比万亿模型更干净、更聚焦的指令数据，在垂直任务上反超并不意外。

合成数据的意义也在这里：它可以用较低成本制造大量“高质量”训练样本。当然，“高质量”不是白来的，后面我们会单独讲怎么过滤和清洗。

2.3 “干赢”的定义：评测指标的局限性

还需要提醒一点：我们看到的“干赢”，通常是指在特定 Benchmark 上的分数。比如数学推理、代码生成、通用知识问答等数据集上的准确率。

这类评测有两个明显的局限：

  1. 评测集可能过拟合：如果模型训练数据里包含了公开评测集的相似题目，分数会有虚高；
  2. 评测维度有限：真实业务中的指令遵循、多轮对话、工具调用、安全合规等能力，Benchmark 不一定能完全覆盖。

所以理性看待“干赢”结论：它更多说明“在某个任务维度上，小模型通过数据工程和训练策略可以取得接近甚至超过大模型的效果”，而不是“所有任务全面碾压”。

3. “自己给自己造题”：合成数据与指令演化原理

3.1 Self-Instruct：让模型当出题人

Self-Instruct 是合成数据领域非常经典的方法。它的核心流程是：

  1. 准备少量人工编写的种子指令，比如 20 条高质量 Prompt；
  2. 让已有的大模型基于种子指令生成新的指令；
  3. 对生成指令做去重、过滤、清洗；
  4. 再让模型为每条新指令生成回答；
  5. 把得到的“指令-回答”对加入训练集。

这样做的好处非常明显：少量人工标注可以撬动大量机器生成数据，让指令数据的规模快速膨胀。

3.2 Evol-Instruct：把题出得更难

Self-Instruct 解决了“数量”问题，但生成的数据往往比较简单。Evol-Instruct（指令演化）进一步解决了“难度”问题。

Evol-Instruct 分两个方向：

  • 深度演化（In-depth Evolving）：给原始问题增加限制条件、增加推理链、提高复杂度。例如“写一个 Python 脚本”可以演化为“写一个 Python 脚本，要求处理并发请求，并加入超时重试机制”；
  • 广度演化（In-breadth Evolving）：把问题迁移到新场景。例如“如何优化 SQL 查询”可以演化为“如何在分库分表场景下优化跨库查询”。

经过演化后，模型接触到的指令更加多样、更难，这在提升推理能力上效果显著。目前很多开源模型的训练数据都使用了类似方法。

3.3 合成数据的质量风险：模型坍缩

使用合成数据有一个非常需要警惕的问题：模型坍缩（Model Collapse）。

如果反复用模型自己生成的输出训练新模型，数据的多样性会逐步降低，极端情况下模型会退化，生成内容越来越单一、越来越“模板化”。

降低模型坍缩风险的常见手段：

  • 保留真实人工数据作为种子，控制合成数据比例；
  • 对生成结果做去重和多样性过滤；
  • 不在同一代模型上反复循环迭代过多轮；
  • 引入外部知识源或工具反馈，避免模型“闭门造车”。

另外要提醒一点：合成数据训练前，需要确认数据来源的合规性，避免使用未经授权的数据，这是实际工程中很容易忽略的问题。

4. “自我迭代”：从自我对弈到迭代式对齐

4.1 强化学习中的自我对弈思想

“自我迭代”并不是玄学，它的思想最早可以追溯到 AlphaGo：让模型和自己下棋，通过不断对弈提升棋力。

在大模型领域，类似思路开始被应用在微调阶段。比较有代表性的方法是SPIN（Self-Play Fine-Tuning）。

SPIN 的思路概括起来是：让模型学会区分“自己的回答”和“理想回答”。训练时，模型生成回答，然后让另一版本的模型判断这个回答更像是自己生成的，还是更像目标模型生成的。通过这种对抗式训练，逐步把模型推向更好的策略。

这种方法的优势在于：不需要额外的人类标注，因为“对手”就是模型自己。

4.2 迭代式偏好优化：让模型自己当裁判

在传统 RLHF（基于人类反馈的强化学习）中，我们需要大量人类标注的偏好对数据，成本很高。于是出现了更轻量的方案：

  1. 用当前模型生成多个回答；
  2. 用一套评分规则、奖励模型或更强的模型来打分；
  3. 把高分回答和低分回答组成偏好对；
  4. 用 DPO（Direct Preference Optimization）等算法继续微调模型；
  5. 重复上述过程，每一轮都比上一轮更强。

这种模式也被称为迭代式 DPO（Iterative DPO）。模型既扮演“选手”，又扮演“裁判”，整个过程可以自动运行，形成自我进化闭环。

4.3 持续学习的难点：灾难性遗忘

“自我迭代”听起来很完美，但工程上有一个绕不开的坎：灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。

当模型在新数据上微调时，它在旧任务上的能力可能会大幅下降。比如你用数学题迭代了三轮，模型数学能力提升了，但它的闲聊能力、代码能力却退步了。

缓解灾难性遗忘的常见策略：

  • 每一轮微调时，混入一部分通用 SFT 数据；
  • 使用较低的学习率，避免剧烈更新；
  • 做多轮迭代时，保留历史最优 checkpoint，用评测集验证后再决定是否替换；
  • 引入回放机制，让旧数据再次参与训练。

5. 实战：如何在小模型上复现“造题 + 迭代”思路

理论部分讲完，接下来进入工程实战。我们模拟一个场景：用本地的一个小模型当“教师模型”，让它自动生成训练数据，再用 LoRA 微调一个学生模型，最后评估微调效果。

5.1 构造一个简单的合成数据管线

假设你已经有一个可用的 OpenAI 兼容接口，本地通过 vLLM 或 Ollama 起了一个服务。下面脚本会读取种子指令，让“教师模型”演化出新指令，并生成回答，最后保存为 JSONL 格式。

# 文件路径：data_pipeline/generate_synthetic.py import json import random from openai import OpenAI # 假设本地已经启动了一个 OpenAI 兼容服务 client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY") SEED_PROMPTS = [ "请解释什么是反向传播。", "写一段 Python 代码，计算斐波那契数列。", "如何解决数据库查询慢的问题？", "请总结一下归并排序的时间复杂度。", ] def evolve_prompt(prompt: str) -> str: """ 让教师模型基于原始指令，演化出一个更难、更深入的新指令。 """ instruction = f"""请基于下面的原始问题，改写出一个更难、更深入的新问题。 要求：保留原始主题，但增加复杂度、限制条件或应用场景。只输出改写后的问题。 原始问题：{prompt} 新问题：""" resp = client.chat.completions.create( model="teacher-model", messages=[{"role": "user", "content": instruction}], temperature=0.8, max_tokens=512, ) return resp.choices[0].message.content.strip() def generate_answer(prompt: str) -> str: """ 让教师模型为指令生成回答。 """ resp = client.chat.completions.create( model="teacher-model", messages=[{"role": "user", "content": prompt}], temperature=0.7, max_tokens=1024, ) return resp.choices[0].message.content.strip() def main(): samples = [] for seed in SEED_PROMPTS: for _ in range(3): new_prompt = evolve_prompt(seed) if not new_prompt or new_prompt == seed: continue answer = generate_answer(new_prompt) samples.append({ "instruction": new_prompt, "output": answer, "source": seed, }) with open("synthetic_data.jsonl", "w", encoding="utf-8") as f: for s in samples: f.write(json.dumps(s, ensure_ascii=False) + "\n") print(f"生成完成，共 {len(samples)} 条数据") if __name__ == "__main__": main()

运行命令：

python data_pipeline/generate_synthetic.py

执行完后，你会得到一个synthetic_data.jsonl文件，里面每条数据包含instruction、output、source三个字段。

这个脚本只是最简版本，实际生产环境还需要做这几件事：

  • 对生成指令和回答做关键词过滤，筛掉有害内容；
  • 使用 embedding 模型做去重，避免生成大量相似指令；
  • 控制生成温度，保证数据多样性。

5.2 基于 LoRA 微调小模型

有了合成数据，下一步就是微调。这里我们选择 LoRA（Low-Rank Adaptation）方法，因为它显存占用低、训练速度快，适合在单卡环境下微调 7B~14B 模型。

下面是一个基于 HuggingFacetransformers+peft+trl的示例脚本：

# 文件路径：train/lora_finetune.py from datasets import load_dataset from transformers import ( AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, ) from peft import LoraConfig from trl import SFTTrainer model_path = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct" dataset = load_dataset("json", data_files="synthetic_data.jsonl", split="train") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, device_map="auto", trust_remote_code=True, ) lora_config = LoraConfig( r=16, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"], lora_dropout=0.05, bias="none", task_type="CAUSAL_LM", ) training_args = TrainingArguments( output_dir="./lora_model", per_device_train_batch_size=1, gradient_accumulation_steps=8, learning_rate=2e-4, num_train_epochs=3, logging_steps=10, save_strategy="epoch", fp16=True, ) trainer = SFTTrainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset, tokenizer=tokenizer, peft_config=lora_config, ) trainer.train() trainer.save_model("./lora_model")

需要说明的是，trl和peft的 API 更新较快，不同版本参数名可能有差异，建议以对应版本的官方文档为准。

训练完成后，你可以用下面的方式加载 LoRA 权重做推理测试：

from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", device_map="auto", ) model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "./lora_model") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct") prompt = "请解释一下反向传播的数学原理。" inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512) print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

5.3 推理部署与 TTFT 观察

微调完成后，需要把模型部署成服务。这里推荐两种方案：

方案一：vLLM，适合高并发、追求吞吐的场景。

vllm serve ./lora_model --port 8000 --max-model-len 8192

方案二：Ollama，适合快速本地验证、个人开发机使用。

ollama create my-model -f Modelfile ollama run my-model

很多同学在部署小参数 MoE 模型时，会遇到一个现象：明明模型总参数不大，但 TTFT（Time To First Token，首 Token 延迟）却很高。

这是因为：

  • MoE 模型在 Prefill 阶段需要计算路由（Router），确定每个 token 去哪些专家；
  • 如果 Prompt 很长，Prefill 的计算量会明显增大；
  • 部署框架的调度策略、KV Cache 是否开启前缀复用，也会影响 TTFT。

降低 TTFT 的常见手段：

  1. 缩短用户输入上下文，避免把过多历史记录直接塞进 Prompt；
  2. 使用支持 Prefix Caching 的推理框架（如 vLLM 的 automatic prefix caching）；
  3. 对长上下文场景，考虑 PD 分离（Prefill 和 Decode 分离）或专用加速方案；
  4. 如果任务简单，直接换更小参数的稠密模型，可能比 MoE 小模型响应更快。

5.4 对比评测：小模型真的能“干赢”吗

训练完之后，我们需要做对比评测。下面是一个最简单的评测脚本，同时调用微调模型和一个更大的模型，对同一组测试问题输出结果：

# 文件路径：eval/eval_compare.py from openai import OpenAI client_small = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY") client_large = OpenAI(base_url="http://localhost:9100/v1", api_key="EMPTY") EVAL_PROMPTS = [ "用 Python 实现一个二分查找，并解释边界条件。", "如何设计一个分布式任务队列？", "请解释微服务架构中的服务发现机制。", ] def ask(client, prompt): resp = client.chat.completions.create( model="model-name", messages=[{"role": "user", "content": prompt}], max_tokens=512, ) return resp.choices[0].message.content for prompt in EVAL_PROMPTS: print("问题：", prompt) print("--- 小模型回答 ---") print(ask(client_small, prompt)[:200]) print("--- 大模型回答 ---") print(ask(client_large, prompt)[:200]) print()

实际做评测时，不能只看肉眼效果，建议使用公开 Benchmark（比如 MMLU、GSM8K、HumanEval）或你自己业务场景的测试集，统计算分后再下结论。

6. 工程落地：本地部署与 API 接入的常见姿势

6.1 本地部署选型：Ollama 还是 vLLM

如果是个人开发机、学习环境，可以用 Ollama，因为它安装简单、开箱即用。如果是生产环境或者对吞吐有要求，建议用 vLLM。

对比项OllamavLLM
安装复杂度简单中等
GPU 要求较低较高
吞吐性能一般高
前缀缓存部分支持支持
适合场景本地验证、学习线上推理服务
OpenAI 兼容接口支持支持

6.2 通过 OpenAI 兼容 API 接入业务

目前绝大多数部署框架都提供 OpenAI 兼容的/v1/chat/completions接口。也就是说，你的业务代码可以完全复用原来调用 OpenAI 的方式，只需要替换base_url。

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY", ) resp = client.chat.completions.create( model="my-lora-model", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个可靠的编程助手。"}, {"role": "user", "content": "写一段 Python 代码读取 CSV 文件。"}, ], temperature=0.3, ) print(resp.choices[0].message.content)

如果你用的是 Java 技术栈，Spring AI 也提供了类似封装。由于 Spring AI 版本迭代较快，这里只写核心思路：

@Configuration public class LLMConfig { @Bean public ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder) { return builder .defaultSystem("你是一个可靠的编程助手。") .build(); } }

实际调用的方法名称与具体版本有关，建议以官方文档为准。

6.3 成本与性能的平衡策略

小模型并不是要替代大模型，而是给系统多一个选择。实际落地中更推荐“路由混合”的架构：

  • 简单问题走小模型：速度快、成本低；
  • 复杂问题走大模型：准确率高、容错性强；
  • 通过规则分类器或小模型路由，把请求分发到不同后端。

这种方式能在保证效果的同时，把推理成本控制在合理范围。

7. 常见问题与误区排查

7.1 “小模型干赢大模型”是普遍规律吗

不是。合成数据和自我迭代能提升模型能力，但无法弥补基础的规模差距。在需要大量世界知识、复杂推理链的任务上，大模型依然有明显优势。更准确的理解是：小模型可以在特定任务、特定数据分布下做到接近或超越大模型，这需要精细的数据工程和训练策略。

7.2 合成数据会越造越偏吗

会。这就是前面提到的模型坍缩。避免思路是：

  • 控制合成数据比例，保留核心人工数据；
  • 对生成数据做去重、过滤、多样性采样；
  • 不要在同一模型上无限次迭代，必要时引入外部反馈。

7.3 部署时 TTFT 高怎么办

这是 MoE 模型部署后的高频问题，排查顺序建议如下：

问题现象常见原因解决思路
首 Token 延迟高Prompt 过长裁剪上下文、开启前缀缓存
并发一高就变慢显存不够、KV Cache 溢出减少并发、开启 PagedAttention
小模型 TTFT 比大模型还高模型路由开销大换稠密小模型或优化框架参数
响应速度忽快忽慢显存碎片化重启服务、调整调度策略

7.4 微调后模型变傻了

这通常是灾难性遗忘。解决办法：

  • 训练集中混入 20%~50% 的通用指令数据；
  • 降低学习率，例如从2e-4降到1e-5到5e-5之间；
  • 对照微调前后 Benchmark 分数做回归验证。

8. 最佳实践与学习路线

8.1 数据工程的最佳实践

  • 先建评测集，再建训练集：没有评测集，你无法判断迭代是否真的有效；
  • 合成数据必须做质量门禁：关键词过滤、去重、长度过滤、人工抽检；
  • 记录每一批数据的生成参数和来源，方便复现和排查；
  • 对小模型来说，数据配比比数据总量更关键。

8.2 微调与迭代的工程建议

  • 每次迭代只改一个变量：要么换数据，要么换超参数，不要同时都动；
  • 对模型做版本管理，保留历史最优 checkpoint；
  • 设置回归测试集，防止新迭代导致旧能力退化；
  • 迭代训练时加入通用数据，缓解灾难性遗忘；
  • 生产环境变更前，先在测试环境验证，评估通过后再发布。

8.3 大模型学习路线建议

如果你对这条技术路径感兴趣，可以从下面几个方向逐步深入：

  1. 部署层：先用 Ollama 跑通本地模型，再用 vLLM 部署服务；
  2. 数据层：学 Self-Instruct、Evol-Instruct，自己动手写合成数据管线；
  3. 微调层：掌握 LoRA、QLoRA，了解 SFT 和 DPO 的区别；
  4. 强化学习层：学习 PPO、DPO、迭代式偏好优化的原理；
  5. 系统层：了解 TTFT、吞吐、KV Cache、前缀复用等推理优化细节。

不要一上来就追求复现大规模训练。一个可行的起点是：准备 500 条业务种子数据，让大模型帮忙扩成 5000 条，然后用 LoRA 微调一个 7B 模型，部署到本地，测一测和原模型的差异。这个过程基本能把本文提到的技术链路完整走一遍。

回到最初的问题：35B 模型凭什么干赢万亿参数大模型？答案并不神秘——高质量的数据、聪明的训练策略，加上合理的迭代机制，可以让较小规模的模型在特定任务上发挥出远超参数量的能力。把数据质量、评测门槛、迭代机制做扎实，有时候比单纯追求更大的模型更值得投入。

http://www.cnnetsun.cn/news/4301053.html

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