LLM预训练从0到1

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这篇文章介绍下如何从零到一进行 pretrain 工作。 类似的文章应该有很多，不同的地方可能在于，我并不会去分析 pretrain 阶段的核心技术，而是用比较朴素的语言来描述这个大工程的每一块砖瓦。我的介绍偏方法论一些，主要目的是普及每个环节有哪些必须要做的琐碎工作、有哪些坑、以及有哪些避坑技巧。为了避免老板开了我，文中有一些内容的具体做法不会展开细说，请大家见谅。作为替代，我会推荐一些比较好的开源做法。 背景篇 时至今日，dense 模型有 qwen，MOE 模型有 deepseek，小尺寸模型有 minicpm。无论是个人还是大厂，都很难训出同 size 下更优秀的模型，大模型 pretrain 阶段全面拥抱开源的日子感觉不太远了。那么，在这个时代大背景下，自研 pretrain 模型的意义又有哪些呢？ 正经答案： 各公司仅仅是开源了模型参数，但并没有开源训练 ………………………………