Swift框架中长文本训练的技术演进：从Sequence Parallel到Liger内核优化

背景介绍

在大型语言模型的训练过程中，处理长文本序列一直是一个具有挑战性的技术难题。随着模型规模的不断扩大和序列长度的增加，显存消耗问题变得尤为突出。Swift框架作为ModelScope生态中的重要组件，在长文本训练优化方面经历了显著的技术演进。

技术演进历程

Sequence Parallel的初始方案

早期Swift框架(3.4版本之前)采用了Sequence Parallel技术来解决长文本训练问题。这种技术通过将长序列分割到多个设备上进行并行处理，有效降低了单个设备的显存压力。用户可以通过设置sequence_parallel_size参数来控制并行规模，这在当时是处理长文本的主要技术手段。

Liger内核的引入

随着技术发展，Swift框架在3.4版本进行了重大更新，移除了原有的Sequence Parallel实现，转而采用更先进的Liger内核技术。这一变化带来了几个显著优势：

1. 显存优化效果更佳：Liger内核通过更底层的优化，实现了比Sequence Parallel更好的显存利用率
2. 训练速度无损：与某些显存优化技术会牺牲训练速度不同，Liger内核在降低显存占用的同时保持了训练效率
3. 使用简便性：用户不再需要手动设置并行规模参数，框架自动完成优化

当前技术实现

最新版本的Swift框架已经重新引入了Sequence Parallel支持，同时保留了Liger内核优化。这种双技术栈的实现为用户提供了更多选择：

• Sequence Parallel：通过--sequence_parallel_size参数控制，适合需要精确控制并行规模的场景
• Liger内核：自动化的显存优化方案，适合大多数常规训练场景

特别值得注意的是，框架即将在近期支持GRPO(一种改进的强化学习优化算法)，这将进一步增强长文本RLHF训练的能力。

多模态模型的挑战

尽管在纯文本模型上取得了显著进展，但在多模态模型(如Qwen2.5 VL)的训练中，特别是DPO(直接偏好优化)场景下，Liger内核的支持仍显不足。这是当前框架需要重点突破的技术方向之一。

最佳实践建议

对于需要进行长文本SFT(监督微调)训练的用户，建议：

1. 对于最新版本框架，优先尝试Liger内核方案
2. 当遇到特殊需求时，可回退使用Sequence Parallel方案
3. 多模态训练可暂时采用梯度检查点等传统显存优化技术
4. 关注框架更新，即将到来的GRPO支持将提供更多可能性

未来展望

Swift框架在长文本训练优化方面的持续演进，体现了深度学习框架对实际训练痛点的敏锐把握。随着技术的不断发展，我们有理由期待更高效、更通用的长序列处理方案的出现，这将进一步推动大模型技术的发展和应用落地。