训练自己的文生文大模型是一个复杂且计算量巨大的过程,主要包括以下步骤:
1. 准备资源:需要大量的互联网文本资源,通常约 10TB 的文本,用于模型的训练。
2. 硬件设施:需要一个 GPU 集群,大约 6000 个 GPU,运行约 12 天,费用约 200 万美元。
3. 模型选择与理解:了解不同的模型架构和算法,例如 Llama2 70B 等开源模型,以及其训练方式和相关论文。
4. 数据处理:对获取的大量文本进行处理和压缩,将其转化为适合模型训练的格式。
5. 训练过程:这是一个复杂的计算过程,类似于对互联网的一大块内容进行有损压缩,以获取模型的参数。
需要注意的是,模型训练比模型推理要复杂得多,模型推理可以在 MacBook 上运行,但训练需要强大的计算能力和大量的资源支持。
2024-10-18