大模型预训练效果评估

大模型预训练实践并非简单的“炼丹”过程，而是一场对算力、数据质量与工程能力的极限压榨，核心结论是：大模型预训练的门槛远高于微调，其成败70%取决于数据治理，20%取决于算力集群稳定性，仅有10%取决于模型算法架构的微调， 只有在数据清洗、分布式训练框架、损失函数监控这三个核心环节做到极致,才能训练出具备实用价值……