开源大模型训练流程

开源大模型训练的核心本质,并非遥不可及的“炼金术”，而是一套逻辑严密、可拆解执行的工程化流程，只要掌握了数据准备、预训练、微调与对齐这四大核心环节，普通开发者完全有能力基于开源社区成熟的基座模型，训练出属于自己的人工智能应用， 很多初学者被高昂的算力成本和复杂的参数吓退，但实际上，随着技术门槛的降低，开源大模型……