训练属于自己的 AI 可以按照以下步骤进行：
选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署等，根据自身资源、安全和性能需求进行选择。 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。在训练过程中，还可以使用一些工具来辅助，如搜索引擎、RAG（给资料库/让它上网搜）、写公式 Program of Thought(PoT)等。同时，要记得语言模型只会一件事，文字接龙。
