在人工智能的浪潮中，大规模语言模型（LLM）如Grok、LLaMA和ChatGPT已成为推动技术进步的核心力量。本文深入探讨了大模型训练的复杂过程，揭示其背后的“炼金术”——从数据预处理、模型架构设计到分布式训练和优化技术。通过详细的理论分析和丰富的代码示例，本文展示了如何构建一个高效的大模型训练pipeline。文章涵盖了数据清洗、分词、Transformer架构、分布式并行训练、梯度裁剪等关键技术，并通过数学公式和代码实现提供了直观的理解。无论你是AI研究者还是工程实践者，这篇文章都将为你揭开大模型训