UTC：2024年从零开始构建大语言模型的关键要点报告

根据文章内容，本文主要讨论了从零开始训练大型语言模型(LLM)的最佳实践，包括以下关键点：

1、自建与采购预训练LLM模型：介绍了三种获取LLM的方法，并分析了各自的优缺点。

2、缩放定律：讨论了LLM的缩放定律，指出模型大小和训练数据量应大致以相同速率增加。

3、硬件要求：介绍了训练LLM所需的硬件配置，包括TPU和GPU集群。

4、数据集整合：强调了数据集多样性的重要性，并介绍了典型LLM训练数据集的组成。

5、数据预处理：讨论了数据预处理的方法，包括数据采样、清洗、去重等，以及词元化策略。

6、预训练步骤：介绍了LLM预训练的常见步骤，包括模型架构选择、超参数搜索、训练稳定性等。

7、模型评估：强调了LLM偏差和毒性问题的评估，以及通过人类反馈进行强化学习的重要性。

8、结论：总结了训练LLM需要跨领域知识，并强调这是一个成本高昂且风险较高的过程。