大模型训练的主要技术挑战有哪些？

大模型训练的核心挑战集中在算力、数据、算法优化和成本四方面。

算力上，万亿参数模型需数千张GPU并行计算，且存在内存墙（单卡显存不足）和通信瓶颈（跨卡数据传输延迟），需通过模型并行（如张量并行、流水线并行）和混合精度训练缓解。

数据层面，高质量标注数据的获取与清洗成本极高，且需避免偏见（如性别/文化歧视），通常需结合数据增强（如回译、模板生成）和主动学习（人工筛选难例）。

算法上，传统SGD优化器在超大规模模型中收敛慢，需改进为LAMB、AdamW等自适应优化器；此外，长尾问题（如小样本任务泛化）需引入提示学习（Prompt Learning）或参数高效微调（PEFT）。

成本方面，训练一个GPT-3级模型需数百万美元，中小企业难以负担，因此出现了LoRA（低秩适配）、QLoRA（量化LoRA）等低成本微调技术。