为什么说大模型训练很难？

在当今科技领域，大模型可谓是炙手可热，从GPT系列到国内众多厂商推出的各类大模型，它们展现出了惊人的智能水平，能写文案、陪聊天、辅助科研等，几乎无所不能。然而，在这看似强大的背后，大模型训练实则困难重重。

一、计算资源需求巨大

（一）硬件设备要求高

大模型动辄包含数亿甚至上百亿的参数，要驯服这些参数怪兽，海量的高性能计算设备不可或缺。就拿OpenAI训练GPT-3模型来说，其动用了数万个GPU并行运算。这些GPU可不是普通的电脑配件，单个价格昂贵，集齐如此大规模的数量，成本如同天文数字，绝非一般企业和研究机构能够轻易承受。

（二）能耗及散热问题

大规模的计算意味着能耗的急剧飙升。训练过程中，这些硬件设备持续高负荷运转，耗电量惊人，随之而来的便是严峻的散热挑战。为保证设备稳定运行，专业的供电和散热系统必不可少，这不仅大幅增加了成本，而且散热技术本身也是一道难关，稍有不慎，过热就可能导致硬件故障，影响训练进程。

（三）资源调度复杂

在实际训练时，如何让众多的计算设备协同作战是个大问题。不同型号、不同代际的GPU等硬件产品混合使用时，资源调度变得异常复杂。要确保每个计算节点都能高效运行，不出现因为某一节点拖后腿而影响整体性能的情况，就像指挥一场庞大的交响乐，任何一个乐器组的不协调都会破坏整体美感，需要极高的技术水平和精细的管理策略。

二、数据准备与处理难度大

（一）数据量要求海量

大模型要想拥有广泛而深入的知识储备，海量的高质量数据是根基。目前，基础大模型预训练数据量已迈入10万亿tokens量级。收集这些数据如同大海捞针，要从互联网、书籍、论文、数据库等各个角落寻觅