A comprehensive guide to training large-scale language models, from fundamental theories to practical experience. Covers core technologies including distributed training, mixed precision, gradient accumulation, and model parallelism, while exploring training methods like pre-training, fine-tuning, and knowledge distillation. Also shares practical tips on memory optimization, training stability improvement, and cost control.
全面介绍大规模语言模型的训练技术和优化策略，从基础理论到实战经验的深度剖析。详细讲解了分布式训练、混合精度、梯度累积、模型并行等核心技术，并探讨了预训练、微调、知识蒸馏等训练方法。同时分享了显存优化、训练稳定性提升、成本控制等实用经验，助力读者掌握大模型训练的关键技能。
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