本文深入探讨了大模型训练的核心技术与艺术，从数据预处理到模型架构设计，再到分布式训练与优化，系统性地剖析了构建高性能大模型的全流程。文章结合实际案例与代码示例，详细阐述了数据清洗、模型参数初始化、优化算法以及分布式训练的实现方法。通过对关键技术（如梯度下降、注意力机制等）的数学推导与代码实现，揭示了大模型从海量数据到智能输出的飞跃过程。本文适合对大模型训练感兴趣的从业者与研究者，旨在提供理论与实践结合的全面指导。