随着风波的平息，深视科技进入了一段难得的平稳期。

    公司的API调用量每天都在刷新纪录，现金流像涓涓细流汇成江河般涌入公司账户。

    一切看起来都在轨道上高速运转。

    华清嘉园工作室，

    陈阳把自己关了起来。

    他正在进行一项实验，那就是训练超越这个时代的大语言模型。

    陈阳给这场行动取了一个代号：巴别塔。

    深夜，客厅。

    空调开到18度，陈阳坐在三台并联的显示器前，屏幕上密密麻麻的代码与日志在流动。

    桌上散落着七八个空咖啡杯、三盒吃空的外卖、一堆揉皱的草稿纸。

    他已经在这把椅子上坐了十四个小时，眼睛布满血丝，下巴冒出了青色的胡茬。

    旁边的写字板上画了一张架构图，密密麻麻的线条和方块，象一张蜘蛛网。

    程序早就写好了。

    那套他高中暑假就开始设计出来的架构，代码已经调试完毕，理论上完全可行。

    但理论与实际能跑之间，隔着一道天堑。

    就象你设计了一张火箭的图纸，画得再漂亮，也得真正发射一次才知道能不能上天。

    这几天经过实际运行，这是陈阳优化后的第七版了！

    “不对，还是不对。“

    陈阳揉了揉发酸的眼睛，把第七版也删掉了。

    他靠在椅背上，盯着天花板发呆。

    陈阳闭上眼睛，脑子里不断闪过各种画面。

    突然，一个念头击中了他。

    陈阳猛地坐直了身子。

    抓起笔，在一张白纸上疯狂画起来。

    “就是这个。“

    他转向计算机，开始敲代码。

    手指飞快地在键盘上跳动，屏幕上的字符像瀑布一样往下滚。

    大模型预训练，说白了就是三个字：喂数据。

    要把海量的文本塞进模型里，让它自己去学习语言的规律。

    看得越多，学得越好，最后就能象人一样理解和生成文本。

    听起来简单？

    一点都不简单。

    首先，数据从哪来？。

    这是喂给模型的课本，让它自己从海量文本里自学语言规律。

    对，没错就是自己学习，模型一开始是一个什么都不知道的孩子。

    然后通过海量数据以及算法反馈。逐渐从数据里面学习规律，最终找到答案。

    第二套，验证集。

    这是提前准备好的随堂测验，题目和标准答案都是现成的。

    比如给模型一句话：“珠穆朗玛峰多高“，标准答案是：“8848米“。

    模型回答完，跟答案一对，就知道它学得怎么样。

    验证集有两个用处。

    第一，防止死记硬背。

    如果模型在课本上的题越做越好，但随堂测验的分数不涨反降，那就说明它只是在背课本原文，换道新题就懵了。这叫过拟合，得赶紧调整。

    第二，判断什么时候该停。

    模型不可能无限进步。

    学到一定程度，该会的都会了，再学也没什么提升了。

    怎么判断到没到这个点？

    就看验证集的分数。

    一开始，分数会蹭蹭往上涨。

    然后涨得越来越慢。最后，曲线变平了，连着好几轮分数都不动了。

    这就说明模型训练完成，可以停了。

    再往下硬学，就是浪费时间。

    第三套，测试集。

    这是最后的期末考试。

    同样是题目和标准答案，但模型在训练过程中从来没见过这套题。

    等训练结束、验证集曲线平稳之后，才拿出这套卷子做最终检验。

    为什么要单独留一套？

    因为验证集虽然没直接喂给模型，但你一直拿它来调整训练策略，模型多少会间接学到一些规律。就象老师反复用同一套题摸底，学生慢慢就摸到套路了。

    测试集不一样，它从头到尾没告诉过模型。

    只有这套全新的题也能考高分，才能证明模型是真的学会了。

    三套数据，各司其职。

    课本、随堂测、期末考，缺一不可。

    其次，算力够不够？

    但陈阳知道，还是不够。

    远远不够。

    他现在训练的是一个一亿参数的模型。

    就需要差不多十分之一算力，如果后续训练更大参数的模型，这点算力远远不够。

    模型的训练参数越多，就越聪明，但需要的算力也越恐怖。

    按他的估算，这