大模型训练技巧与最佳实践

大模型搭建和训练的核心在于数据质量决定上限，架构设计决定下限，而工程化能力则是连接二者的桥梁，高质量的数据清洗与治理是整个流程中最具决定性的环节，远比单纯增加参数量更能提升模型效果，模型架构需要根据具体业务场景进行取舍，盲目追求万亿参数不仅带来巨大的算力负担，更可能导致推理延迟过高，失去实际应用价值，训练过程中……