大模型开发实战心得

大模型开发的本质是一场关于数据质量、算力效率与工程化落地的持久战，而非单纯的算法竞赛，核心结论非常明确：成功的模型开发，70%的精力应投入在数据治理与清洗上，20%用于架构优化与训练策略，仅有10%留给最终的模型微调与推理部署， 很多团队失败的原因，往往是颠倒了这一比例，过度迷信算法结构的创新，而忽视了数据基建……