2026年8月10日
模型训练的并行化策略详解
摘要： 大语言模型(LLM)的训练本质上是一个不断试错并自我修正的循环过程. 无论是几十亿参数的 Qwen 还是千亿参数的超大模型, 底层的基本动作都逃不出这四个步骤的循环. 以下是这四个阶段的核心归纳: 模型训练的核心阶段回忆 1. 样本划分 (Data Partitioning) 在这个阶段, 海量的文 阅读全文
posted @ 2026-08-10 14:07 虾野百鹤 阅读(48) 评论(0) 推荐(0)