介绍
《Current Best Practices for Training LLMs from Scratch》是由Weights & Biases（W&B）提供的一份关于从头开始训练大型语言模型（LLMs）的权威指南。这份白皮书深入剖析了LLMs训练的最佳实践，内容覆盖了从数据收集与处理、模型架构选择、训练技巧与优化策略，到模型评估与部署等各个环节。
**是否从头开始训练LLM：**指南首先讨论了是否应该自己从头开始训练一个LLM，还是使用现有的商业API或开源LLM。
训练LLM的三种基本方法：
使用商业LLM的API，例如GPT-3。
使用现有的开源LLM，例如GPT-J。
自己预训练LLM，可以是自己管理训练或雇佣LLM顾问和平台。
**模型和数据集的扩展性：**介绍了LLMs的扩展性，包括模型大小和训练数据量的平衡，以及如何根据训练计算预算和推理延迟要求确定模型和数据大小的最佳组合。
**并行训练技术：**讨论了在训练过程中可能使用的并行技术，如张量并行、数据并行和流水线并行。
**训练中的挑战和策略：**包括硬件故障、训练不稳定性等问题，以及如何应对这些问题的策略，例如批大小、学习率调度、权重初始化等。
基于人类反馈的强化学习（RLHF）：介绍了如何通过人类反馈来优化模型性能，特别是在模型表现出不期望的行为时。
这份指南适合对自然语言处理和机器学习感兴趣的读者，尤其是那些想要了解LLMs训练最新进展的研究者和实践者。
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资源目录
阅读这份白皮书，读者将能够掌握LLMs训练的基本原理和关键技术，了解如何收集、处理和优化训练数据，学会选择合适的模型架构和训练策略，掌握训练过程中的优化技巧和性能提升方法，以及了解如何评估LLMs的性能并将其部署到实际应用中。
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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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