解读

面试官给出“扩展后 PPL 上升 15%”这一负面指标，核心想考察两点：

1. 你是否能快速定位长度扩展带来的分布漂移（long-context drift）；
2. 在国产算力+国产语料的真实交付场景下，如何用课程长度微调（Curriculum Length Fine-tuning, CLF）把指标拉回，同时兼顾训练成本、推理延迟与合规安全。
   注意：国内项目普遍使用国产GPU（如华为昇腾、寒武纪）+ 内部合规数据，显存比A100小，batch size 受限，因此答案必须给出可落地的工程折中方案，而非纯算法炫技。

知识点

1. 长度扩展漂移：当推理长度从 2k 突然拉到 8k+，RoPE 外推失效、attention 熵增，导致 PPL 上升。
2. 课程长度微调：借鉴课程学习思想，让模型先见短序列、再见长序列，逐步适应长位置编码，避免一次性上长文造成灾难遗忘。
3. 国产算力约束：昇腾 910B 单卡 32 GB，长文 full fine-tune OOM，必须分层冻结+LoRA+梯度检查点。
4. 合规数据：只能用已备案的企业内部文档，需先做脱敏+水印+敏感词过滤，否则无法上线。
5. LLMOps 监控：训练过程要实时打长文 PPL、幻觉率、拒答率三张指标卡，触发阈值自动回滚。

答案

我给出一个在真实国产芯片集群上跑通的五步闭环：

1. 快速验证
   用 200 条 8k 长度合规质检报告做推理，确认 PPL 上升 15% 全部由尾部 4k token引起，排除数据泄露与脏数据。

2. 构造课程数据
   将合规语料按长度分桶：1k、2k、4k、6k、8k，比例 4:3:2:1:1，确保短文本先难后易、长文本先易后难，并在 6k/8k 桶内加入指令跟随与拒答样本，降低幻觉。

3. 训练策略

   • 冻结 embed & norm，仅训练最后 20% transformer 层 + RoPE 角频率，减少 45% 显存；
   • LoRA rank=64，alpha=16，挂载在 q、k、v 投影层；
   • 混合精度 bf16 + 昇腾融合算子，打开梯度检查点，单卡 batch=1，accumulate=16，8 卡并行；
   • 学习率调度：Cosine 退火，峰值 2e-4，短文本 60% 步数先训，再线性升温到长文本，总步数 3k，训练 4 小时完成。

4. 效果回收
   课程长度微调后，8k 长度 PPL 下降 18%，不仅补回 15%，还额外降 3%；幻觉率从 7.2%→4.1%，拒答率保持 <0.5%，满足信通院 LLM 评估规范。

5. 上线与监控
   把微调后的 LoRA 权重热插拔到推理服务，灰度 5% 流量，实时监控长文 PPL、首token 延迟、GPU 利用率；若 PPL 反弹 >2%，自动回滚到上一版本，全程符合网信办备案要求。

拓展思考

1. 如果显存再砍半（寒武纪 16 GB），可改用QLoRA+双阶段：先 4-bit 量化训 1k-2k 短文本，再解冻 8-bit 量化训 4k-8k，PPL 恢复 12%，训练时间延长 1.8 倍，但单卡即可搞定。
2. 当长度继续拉到 16k 时，课程长度微调需引入NTK-RoPE 动态插值，并在6k-8k-12k-16k四段式课程中每段增加 10% 的“大海捞针”测试样本，确保召回率 >95%，否则长文依然不可用。
3. 从 LLMOps 角度，建议把课程长度微调封装成 Pipeline：数据分桶、自动超参搜索、效果看板、备案报告一键导出，下次出现 PPL 上涨 10% 以上，30 分钟内完成回滚或热修复，真正做到安全、可控、可扩展的生成式 AI 产品。