前言

“ 大模型訓練的難點不在于大模型本身，而在于訓練數(shù)據(jù) ”

這兩天有一個小兄弟問我關(guān)于大模型訓練的問題，然后他想自己訓練一個小模型，但又不知道該怎么操作；所以，今天就再來討論一下大模型的訓練問題，大模型訓練的難點到底在哪里？

大模型訓練的難點

對大部分學習大模型技術(shù)的人來說，大模型訓練和微調(diào)可能都是一個無法繞過的問題，也是很多人弄不明白的問題，總認為由于沒有足夠的算力，個人無法進行模型訓練。????????????????????????????

但事實上有這種想法的人是進入了一個誤區(qū)，原因是對大模型不夠了解，認為大模型的難點就在于訓練。???????

大家都知道目前市面上的模型主要都是預訓練模型或者一些基座模型；除了哪些真正有技術(shù)和資金，能夠真的自己去設(shè)計模型，然后實現(xiàn)模型的組織或企業(yè)來說，大部分所謂的自己的模型都是基于一些開源模型進行的二次訓練或微調(diào)。????????????????

大模型技術(shù)本身確實有很多難點，比如說算法，架構(gòu)，并行計算的方式，幻覺問題，能力不足等等多種問題；但對采用開源模型，使用重新訓練的方式得到一個具有特定模型的企業(yè)來說，大模型本身對他們來說并沒有特別大的難度，如果說有難度那么唯一的難度就是基于當前模型做的二次開發(fā)，使得其功能更完善與強大。???????????????????

而如果只是把開源模型重新訓練一下，那么大模型本身的復雜度對他們來說都不是問題；原因就在于這些開源模型在開源的時候已經(jīng)把模型的基礎(chǔ)架構(gòu)和一些算法進行了實現(xiàn)；對訓練者來說已經(jīng)不需要再進行算法的開發(fā)。???????????????

因此，對這些訓練者來說，重新訓練一個大模型就類似于把別人已經(jīng)制作好的工具，用自己的數(shù)據(jù)重新再跑一遍，然后怎么跑，開源者已經(jīng)給了一個詳細的步驟；就是開源模型的核心技術(shù)以及訓練的步驟。這些文檔在開源模型里面都已經(jīng)有了，不會的直接拿過來看就行了，如果看不懂就多看幾遍，多嘗試幾遍。???????????????????????????????????

上面說了這么多，主要就是想說明白一件事，對基于開源模型進行訓練的人來說，大模型本身已經(jīng)做的很好了，你已經(jīng)不需要再對大模型進行調(diào)整，就可以直接進行訓練；或者如果你能力很強，當然也可以根據(jù)自己的需求對大模型的整個架構(gòu)或算法進行重寫。???????????????

ok ，現(xiàn)在我們說一下大模型訓練的真正難點在什么地方？這個前提是拋開大模型的架構(gòu)設(shè)計和算法實現(xiàn)，只是單純的對大模型進行訓練，不涉及二次開發(fā)等情況。??

對訓練者來說，大模型訓練的難點不在于算力，也不在于大模型的復雜度，而在于訓練數(shù)據(jù)的收集與處理。????

大模型訓練的流程現(xiàn)在基本上已經(jīng)很詳細了，網(wǎng)絡(luò)上能找到各種大模型訓練和微調(diào)的文章以及案例；但訓練和微調(diào)的過程你知道了，算力也可以去買算力服務，但訓練的數(shù)據(jù)哪里來？???????

使用開源模型做訓練來實現(xiàn)一個新的業(yè)務，最難的一點就是收集和整理訓練數(shù)據(jù)；比如說，你想做一個垃圾分類的模型，那么你就需要收集大量的和垃圾有關(guān)的數(shù)據(jù)，比如干垃圾有哪些，濕垃圾又有哪些，什么是可回收的，什么是不可回收的。??????????????????????????????

如果只是訓練一個小模型問題還不是很大，少者幾十到幾百，多則幾千到幾千萬，甚至上億的訓練數(shù)據(jù)；傳說openAI訓練GPT4已經(jīng)把全世界能找到的數(shù)據(jù)全部收集了過來，用于模型的訓練；這些數(shù)據(jù)的收集，處理，加載，存儲都是一個個問題。??????????????????

這玩意就類似于造原子彈，原子彈的圖紙都是公開的，技術(shù)也是公開的；但制造原子彈的原料哪里來？ ?????????????

原子彈的原料都是各國嚴格管控的，如果想自己制作原料，就一個高速離心機有幾個國家能做的出來？

所以，大模型的訓練的難度就像造原子彈一樣，技術(shù)和原理都有了；但就是找不到制造的原料，而數(shù)據(jù)就是大模型訓練的原料。?????????????

當然，現(xiàn)在有很多提供各種數(shù)據(jù)的企業(yè)服務，甚至一些灰色地帶公開叫賣一些數(shù)據(jù)；但問題是這些數(shù)據(jù)可能并不能完全符合你的需求，因此想打造一個好的模型，模型的設(shè)計或選擇雖然很重要；但訓練數(shù)據(jù)的收集和整理也很重要。

最后的最后

感謝你們的閱讀和喜歡，我收藏了很多技術(shù)干貨，可以共享給喜歡我文章的朋友們，如果你肯花時間沉下心去學習，它們一定能幫到你。

因為這個行業(yè)不同于其他行業(yè)，知識體系實在是過于龐大，知識更新也非?？?。作為一個普通人，無法全部學完，所以我們在提升技術(shù)的時候，首先需要明確一個目標，然后制定好完整的計劃，同時找到好的學習方法，這樣才能更快的提升自己。

這份完整版的大模型 AI 學習資料已經(jīng)上傳CSDN，朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認證二維碼免費領(lǐng)取【保證100%免費】

大模型知識腦圖

為了成為更好的 AI大模型 開發(fā)者，這里為大家提供了總的路線圖。它的用處就在于，你可以按照上面的知識點去找對應的學習資源，保證自己學得較為全面。

經(jīng)典書籍閱讀

閱讀AI大模型經(jīng)典書籍可以幫助讀者提高技術(shù)水平，開拓視野，掌握核心技術(shù)，提高解決問題的能力，同時也可以借鑒他人的經(jīng)驗。對于想要深入學習AI大模型開發(fā)的讀者來說，閱讀經(jīng)典書籍是非常有必要的。

實戰(zhàn)案例

光學理論是沒用的，要學會跟著一起敲，要動手實操，才能將自己的所學運用到實際當中去，這時候可以搞點實戰(zhàn)案例來學習。

面試資料

我們學習AI大模型必然是想找到高薪的工作，下面這些面試題都是總結(jié)當前最新、最熱、最高頻的面試題，并且每道題都有詳細的答案，面試前刷完這套面試題資料，小小offer，不在話下

640套AI大模型報告合集

這套包含640份報告的合集，涵蓋了AI大模型的理論研究、技術(shù)實現(xiàn)、行業(yè)應用等多個方面。無論您是科研人員、工程師，還是對AI大模型感興趣的愛好者，這套報告合集都將為您提供寶貴的信息和啟示。

這份完整版的大模型 AI 學習資料已經(jīng)上傳CSDN，朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認證二維碼免費領(lǐng)取【保證100%免費】