我们知道大模型是指以神经网络为基础构建，通过大量数据学习或者说训练得到的一个模型。

这里大指的是学习的数据量大，而模型是指机器学习模型。通过大量数据训练出来的机器学习模型，就是大模型。

所以，训练一个大模型最重要的两个部分就是训练数据和机器学习模型；再加上对训练成果的验证，就构成了一个完善的训练流程。

所以说，训练大模型主要有三步，而每一步下面又有几个步骤：

要想弄一份训练数据需要经过几个步骤：

①：数据的收集

②：数据的清洗

③：数据的整理

④：自然语言处理(NLP)

训练大模型需要收集大量的数据，比如语言类，科学类，生活类等；而根据数据的类型分类又有文本，图像，视频等；而不论是文本，图像，还是视频都有多种格式，比如txt，pdf，png，jpg，mp4等。

数据处理

而根据数据收集的途径，比如来自书籍，网络社区，企业内部数据等；

而收集到的数据并不能直接使用，还需要对数据进行清洗整理等操作，比如一些常识性错误，一些敏感数据等。

而数据的整理就是需要把数据整理成一种或几种固定的格式；

最后进行自然语言处理，因为机器学习模型并不认识人类语言，我们需要把这些收集到的数据，不论是文本，图像还是视频，都需要转换为模型能够认识和存储的格式。

而以上操作只是为了训练大模型做数据准备。

机器学习模型根据不同的维度可以进行不同的分类，比如有什么监督学习，非监督学习等；然后根据实现算法又分为线性回归，支持向量机等。

机器学习模型根据不同的理论，算法，架构等，具有不同的实现方式，但对训练来说，我们不需要关心模型是怎么开发的，我们只需要知道模型的训练方法即可。

而现在比较火的GPT，就是openAI公司在transformer神经网络架构下开发的一款机器学习模型。

训练成果验证就是使用一些整理好的数据，输入到大模型中，测试其处理效果是否和预期相同。

一般情况下，都是把整理好的数据，分成训练数据和验证数据；

在模型训练完成之后，再使用验证数据进行结果验证。

而对应到Huggingface这个大模型开源平台，平台把大模型的训练抽象成数据集(datasets)，模型(model)，自然语言处理(tokenizer)，训练(trainer)，以及验证评价(evaluate)。

而且为了解决大模型在某些方面的能力不足，还专门设计了大模型的微调方法，以及框架。

大模型的开发，训练，微调，使用等是一个复杂的过程，也是一个需要慢慢学习的过程。

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

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