为什么要花80%时间在预训练？

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大家好，我是吴师兄。 今天是玩转大模型训练营的第三节直播课，开始讲 预训练 ，有个同学提到了一个问题： 为什么要花80%时间在预训练？ 这恰是理解大模型的核心突破口，想象教婴儿学语言：前3年大量听读（预训练），建立语言本能；后3年分科学习（微调）。 大模型的预训练正是这个构建"语言本能"的过程——用数TB文本让模型理解人类知识的基本规律。 但真正工业级的预训练远不止调参： 数据清洗要处理100+种脏数据模式 分布式训练需协调8卡并行时的梯度同步 损失函数设计要考虑知识密度权重 显存优化要平衡模型规模和训练效率 这正是我们训练营带学员 从零搭建 DeepSeek MOE架构 的原因。 什么是预训练？ 在大模型（如GPT、BERT等）的开发过程中，预训练（Pretraining）是一个核心步骤。它为模型打下基础，使其具备理解和生成语言的基本 ………………………………