大模型訓練之所以困難,主要是因為其計算資源需求龐大、數(shù)據(jù)需求量大、訓練過程中的不穩(wěn)定性和不確定性以及模型優(yōu)化和泛化能力的挑戰(zhàn)。為了解決這些問題,需要不斷研究新的算法和技術,提高計算效率、優(yōu)化訓練過程并提升模型的性能。