训练大模型通常包括以下步骤：
选择训练环境： 由于训练大模型需要大量计算，GPU 更为合适，只有具备足够资源的机构才有能力训练。 准备训练数据和资源： 确保有大量且能覆盖目标应用场景的数据。 准备充足的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 确定训练方式： 选择合适的预训练模型作为基础，如 BERT、GPT 等开源模型，也可自行训练基础模型。 针对具体任务进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提升性能。 选择部署方式： 包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身资源、安全和性能需求选择。 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境，并进行在线调试和性能优化。 重视安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，要确保安全性和合规性。通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比其训练和使用过程：
找学校：如同选择适合训练的环境。 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 找老师：选择合适的算法让模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：完成就业指导后，进行如翻译、问答等实际工作，在大模型里称为推导（infer）。所谓的大模型，是拥有庞大参数数量的模型，规模通常包含从数十亿到数千亿的参数。其强大在于庞大的参数数量和对大量数据的学习，通过处理和理解海量数据胜任复杂任务。
