国内大模型如何训练

国内大模型训练的核心逻辑已从单纯的“参数堆叠”转向“数据质量与算力效率的博弈”，经过深度调研与实战分析，结论非常明确：高质量数据清洗能力、稳定的分布式训练框架、精细化的指令微调（SFT）以及对齐算法的应用，是决定模型落地效果的四大支柱，企业在入局大模型时，不应盲目追求千亿参数，而应聚焦于垂直场景的数据壁垒与推理……