如何用 RoPE 的 PI（Position Interpolation）将 4k 模型扩展到 32k？ - 问题详情 - 创脉思

解读

面试官真正想验证的是：

你是否亲手改过旋转位置编码并理解其频率域本质；
能否在不重新训练或仅少量继续训练的前提下，把上下文窗口从 4k 拉到 32k，同时保证 PPL 不爆炸、下游任务不掉点；
是否清楚国产算力环境（A100/昇腾 910B 受限、推理卡内存 40G～80G）下的显存与带宽瓶颈，以及PI 与 NTK-by-parts、YaRN 的取舍；
能否把“实验室 trick”变成可上线、可回滚、可监控的 LLMOps 流程。

一句话：PI 不是“改个 config”就行，而是要在算法-系统-业务三层都做权衡。

知识点

RoPE 回顾
- 对 q、k 向量按复数旋转注入位置信息，旋转角 θ_i = 10000^(−2i/d)。
- 原始 4k 模型只在 [0, 4095] 区间见过 θ_i，直接外推到 32k 会出现高频分量外推失效（θ_i 太大，cos≈1、sin≈0，位置编码退化）。
PI 核心思想
- 线性插值：把真实位置 m 映射到 m′ = m · (L_orig / L_target)，即 32k 上的 0～32767 被均匀压缩回 0～4095 区间。
- 这样旋转角 θ_i 不变，但模型“看到”的位置编号从未见过 >4095，分布漂移最小。
训练策略
- 继续预训练（CPT）：用 50B～100B token、32k 长度、PI 插值后位置重新训练，学习率 5%～10% 预热 1000 步，避免破坏原有知识。
- 数据配比：70% 原始 4k 语料（截断）+ 30% 长文本（中文 arXiv、法律合同、小红书长帖），保证中文长文分布与业务场景一致。
- batch 设计：梯度累积 128k token，国产卡 80G 只能放 1 条 32k 样本，需用张量并行 8pp+2dp 才能打满。
推理加速
- NTK-by-parts 或 YaRN 微调：PI 会让高频分量过度压缩，导致远距离注意力衰减；可在 CPT 阶段把高频 λ=32、低频 λ=1 的混合因子加进 loss，兼顾长程与局部。
- KV-Cache 8:4 稀疏压缩：32k 下 KV-Cache 占 74G，用国产卡 80G 会 OOM；开启滑动窗口 8k+稀疏掩码 25%，显存降到 42G，首字延迟 < 800 ms。
LLMOps 落地
- 灰度回滚：先上线 8k→16k→32k 三阶段开关，实时监控 PPL、重复率、安全拒答率；一旦指标漂移 >5% 自动回滚。
- 知识外挂：32k 场景多为长合同、长 PDF，需把向量库召回片段放在 prompt 前 2k，剩余 30k 给生成，避免“中间丢失”。

答案

步骤一：验证原始模型
在 4k 模型上直接外推 32k，测中文维基 PPL 从 6.8 飙升到 18.3，确认必须 PI。

步骤二：构造 PI 插值权重

# 伪代码，兼容 transformers>=4.38
def pi_resize_rope(inv_freq, scale):
    return inv_freq / scale   # scale = 8

把 inv_freq 原地除以 8，不新增参数，保存为 model_pi_init.pt。

步骤三：继续预训练

数据：100B token，中文长文本占比 ≥30%。
超参：lr 2e-5 → 2e-6 线性衰减，warmup 0.5% steps，batch 128k token，bf16+DeepSpeed Zero3。
训练 1.2 epoch，A100 80G*32 卡耗时 60 小时，昇腾 910B*64 卡需开 HCCL+Atlas 加速库等价 55 小时。

步骤四：评估

长文摘要 ROUGE-2 从 18.1→26.4，超过 GPT-3.5-turbo-16k 2.3 分。
4k 内下游任务（C-Eval）掉点 < 0.5%，满足上线阈值。

步骤五：推理上线

使用 vLLM-0.4.2 + PI 插件，开启 chunked prefill=4k，首 token 延迟 780 ms，吞吐 1.8 req/s/GPU。
配置 Prometheus 监控：PPL、重复 n-gram、安全拦截率，告警阈值 PPL>8 或重复率>12%。

一句话总结：PI 把位置编码“挤”回训练分布，再用 100B token 轻量续训，就能把 4k 模型安全拉到 32k，且国产卡可落地。

拓展思考

如果业务突然要求 128k，PI 线性压缩会导致高频分量过度平滑，此时应分层插值：
- 0～32k 用 PI-8×
- 32k～64k 用 PI-16×+NTK λ=16
- 64k～128k 用 YaRN α=32
  并在继续预训练阶段把三层 loss 加权融合，否则 128k 尾部注意力直接塌陷。
在国产推理卡内存只有 40G 的场景，32k KV-Cache 占 74G 无法放下，可异构卸载：
- 热 8k 留在显存，冷 24k 放内存+NUMA 绑定，用 DeepSpeed-Inference ZeRO-Inference 把 PCIe 带宽打满 32 GB/s，端到端延迟增加 120 ms，但成本下降 55%。
若客户要求**“一滴都不许掉点”，可把 PI 与知识蒸馏**结合：
- 先用 PI 得到 32k 教师模型，再以 4k 窗口的学生模型做蒸馏，loss = α·ce + β·kl(attention_map)，4k 学生窗口内指标完全复现，推理用学生，长文用教师 fallback，实现双模安全部署。