AI大模型训练（超全面、超详细！）存下吧很难找全的！

大模型训练被分解成了预训练，监督调优，对齐等阶段。

前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！

先看预训练，预训练，即Pre-training。

预训练的目的是让模型学习语言的特性，主要是学习语言表达的流畅性和规则。

至于具体的语言任务，比如对话，角色扮演，信息抽取，翻译，阅读理解，问答等，则需要放到监督调优。

预训练是大模型的基础和核心，预训练阶段决定了模型的基础能力和上限。需要注意：

一、模型架构

1.1 模型架构

虽然业内普遍采用的是Decoder，但在词表、向量化、注意力、神经网络等各层依然有比较大的差异。基于时间、资源等方面考虑，可以从主流开源的大模型中选择一款作为参考。流程走通之后，再修改模型架构。

比如训练中文常规的大语言模型，可以从下面的列表中选择：

清华智谱的chatglm架构

百川的Baichuan模型架构

阿里的Qwen模型架构

零一万物的0-1模型架构

1.2模型参数量

理论上讲，最好选择可以承担的最大规模参数的模型。

当然，从实验的角度考虑，可以优选小一点的模型，逐步扩大模型参数规模。

比如，可以选择0.5B左右的参数量。

实际上，现在HuggingFace已经推出更小的参数规模，参考：

SmolLM：一个超快速、超高性能的小模型集合 (huggingface.co)huggingface.co/blog/zh/smollm

能力也不错：

二、训练数据

2.1 数据类型

​ 初次训练通用的大模型，不需要包括翻译、代码、数学等专业知识的大模型。可以筛选掉这些数据。

2.2 数据量

​ 根据数据和模型参数20倍比的关系，如果选择0.5B参数，则需要数据量：20*0.5B= 10B

​ 换算成1000 Token/sample，则需要：10*1，000,000,000/1000=10,000,000 samples，即不少于1千万行。据说是越多越好。

2.3数据从哪里来

理论上讲，学习过程应该包括： 百科，新闻、作文、小说、书籍、杂志、论文、中小学教材等。

可以不包括古文、古诗、歌词、代码等。

三、训练成本估算

如果选择0.5B参数，10B训练数据。

0.5B参数，需要的显存大小可以估算：40*0.5= 20GB，单张4090可以训练。按单张4090卡进行训练。

计算量=0.5_109*10*109_8=4*10^19

4090能力=83Tfloats = 83*10^12/s

训练时长：计算量/4090能力/GPU卡利用效率(0.3)/3600 = 446 hours

按租用4090一小时2.5元，预计成本1116元。

如果使用多张卡，比如4张，时长在120小时左右。

一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】