训练大模型就像建造智能工厂，从原料加工到成品输出，每一步都暗藏玄机。以下是技术圈公认的核心步骤拆解，带你看懂背后的逻辑链：一、数据准备：模型的"食材库"数据收集 → 先满世界"扫货"像超市采购员一样，从Wikipedia、Common Crawl等渠道搜集海量文本，或ImageNet这类图像库关键要"荤素搭配"：覆盖科技、生活、艺术等多领域，中英日等多语言数据预处理 → 厨房洗切配菜清洗去杂质：剔除重复段落、乱码文本、模糊图片（相当于挑出烂菜叶）精细加工：文本拆解：像庖丁解牛般分词（如"自然语言处理"→["自然","语言","处理"]）图像美容：旋转/裁剪图片增加多样性（类似给照片加滤镜）格式标准化：把文字转数字ID、图片调成统一尺寸（就像把食材切块装盘）二、模型架构：搭建"大脑骨架"选模型类型 → 挑合适的工具处理语言？Transformer是标配（像装了注意力探照灯，能捕捉上下文关联）做文本生成？GPT系列是首选（自带"接龙式"预测能力）需要双向理解？BERT更合适（能同时看前后文，像侦探查案）设计细节 → 组装精密零件堆叠12-96层结构（类似搭建多层办公楼）每层配8-128个"注意力头"（像多组专家同时分析）加入残差连接防"断线"（好比给电路加备用通道）三、预训练任务：AI的"学前班"四大训练法宝：填空训练（MLM）：随机遮住15%的词让AI猜，比如："今天__气真好"→预测"天"句子连连看（NSP）：判断"新冠疫情爆发"和"口罩需求激增"是否上下文对比学习：让"猫"和"喵星人"特征接近，与"汽车"特征远离接龙游戏：给定"床前明月光"，续写"疑是地上霜"四、模型训练：开启"烧卡"模式硬件配置 → 土豪级装备标配：8-1024块A100/V100显卡（相当于同时雇佣数百个数学天才）土豪版：Google TPU集群（专为矩阵运算定制的超级计算机）训练技巧 → 黑科技三件套分布式训练：数据并行：把100万张图分给8块GPU同时处理模型并行：超大型模型拆解到不同显卡优化算法：用AdamW优化器动态调节学习率（类似自动驾驶调节油门）防过拟合：Dropout随机"断联"神经元（像学生考试前随机复习重点）早停机制：发现成绩下滑立即刹车#大模型 #计算机 #大模型入门 #人工智能#大模型训练#AI#大模型微调#大模型开发#大模型应用#程序员#转行摘要：训练大模型就像建造智能工厂，从原料加工到成品输出，每一步都暗藏玄机。以下是技术圈公认的核心步骤拆解，带你看懂背后的逻辑链：一、数据准备：模型的"食材库"数据收集 → 先满世界"扫货"像超市采购员一样，从Wikipedia、Common Crawl等渠道搜集海量
来源：鼠meme