摘要： 本文主要探讨了在大型语言模型（LLMs）时代，硬件资源的不稳定性和质量差异给模型训练带来的挑战。作者指出，尽管获取计算资源看似简单，但实际上不同计算提供商的集群、加速器和连接质量存在巨大差异，导致训练过程中出现各种问题。作者通过自己的经验，分享了不同计算提供商的硬件质量差异、支持服务以及代码库选择等方面的问题。此外，作者还讨论了在资源有限的情况下如何进行模型训练，包括使用PyTorch等工具和采用“YOLO”方法进行快速迭代。文章强调了构建可靠实验基础设施的重要性，并分享了团队在克服困难过程中的经验和教训。
讨论： 这段内容主要讨论了关于大型语言模型（LLM）的训练和开发。文章提到了前谷歌技术领导Yi Tay，他在Google负责多个项目的开发，现在是独立创业公司Reka的联合创始人。文章还涉及了LLM训练的重要性，以及不同公司在训练LLM时使用的硬件和数据。一些评论者对文章的技术深度表示了不满，希望看到更详细的报告。讨论中还提到了训练LLM所需的预算、不同公司之间的相似性和差异性，以及一些技术债务问题。
原文标题：Training LLMs from ground zero as a startup
原文链接：https://www.yitay.net/blog/training-great-llms-entirely-from-ground-zero-in-the-wilderness
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