大模型训练是构建高性能AI系统的基石，涉及多个关键环节：
基本流程
数据准备 📁
- 需要高质量、多样化的训练数据集
- 常见数据来源：公开语料库、企业内部数据、合成数据
模型选择 🧠
- 根据任务需求选择模型架构（如Transformer、GNN等）
- 可参考模型选型指南了解不同架构的适用场景
训练优化 🚀
- 关键技术：分布式训练、混合精度计算、学习率调度
- 建议使用训练加速工具提升效率
注意事项
算力需求 ⚙️
- 大型模型通常需要多GPU/TPU集群支持
- 推荐使用云训练平台降低硬件门槛
伦理风险 ⚠️
- 确保训练数据符合数据安全规范
- 避免生成任何违法不良信息（如敏感内容、虚假信息等）
成本控制 💰
- 训练成本与参数量呈指数级关系
- 可通过模型压缩技术降低部署成本
应用场景
- 自然语言处理 📘
- 文本生成、对话系统、机器翻译等
- 计算机视觉 🖼️
- 图像识别、目标检测、视频分析等
- 科学计算 🔬
- 物理模拟、化学反应预测、生物序列分析等