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大型语言模型（LLM）训练详解：反向传播与自监督学习

像Llama 3.1 8B这样的大型语言模型通过一个过程进行训练，模型预测文本序列中的下一个词元（token），然后根据预测中的错误调整其内部数字（权重）。这种调整由反向传播指导，这是一种计算每个权重对错误贡献多少的技术。这个过程根植于可追溯到20世纪70年代和80年代的概念，涉及数十亿个权重，并在海量文本上进行迭代，GPT-3的训练就是例证。