1. 理论篇
1.1 训练大语言模型存在问题？
- 计算资源需求：训练大型语言模型需要大量的计算资源，包括高端GPU、大量的内存和高速存储器。这可能限制了许多研究人员和组织的训练能力，因为这些资源通常很昂贵。
- 数据需求：训练大型语言模型需要大规模的数据集，这些数据集通常需要大量的标注和清洗工作。获取高质量的数据可能是一项困难和昂贵的任务。
- 长时间训练：训练大型语言模型需要大量的时间。特别是对于巨型模型，训练可能需要数周甚至数月的时间，这增加了实验的时间和成本。
- 环境影响：大规模模型的训练需要大量的能源和计算资源，可能对环境造成影响。这引发了对训练模型的可持续性和能源效率的关注。
- 过拟合和泛化：训练大型模型可能导致过拟合问题，特别是当训练数据集不能充分覆盖所有可能的语言情况和使用场景时。此外，对于大型模型，泛化能力可能会受到一定程度的影响。
- 认知偏差和歧视性：如果训练数据集存在偏差或歧视性，大型语言模型可能会继承这些问题，并在生成文本时表现出类似的偏见。
