不难看出，的出圈，与多年的技术积累是分不开的。国内厂商想要开发出像一样优秀的模型，也绝不是简单依靠拉一波投资，雇一批算法研究员就能马上实现的。
“中国的”面临的挑战
首先，在资金投入方面，在当前的技术水平下，训练一个与这样的大型语言模型相当的模型需要数百万美元的投入。在发布之前，可查的融资额已超过20亿美元，也是如此庞大的投资才使拥有了多年技术积累。反观绝大多数近期入局的国内企业，即便拥有足够的资金与人员，也大都很难在短期追上的步伐。
我们不禁想问，如果要在国内开发出一个类模型，到底会面临哪些技术挑战呢？
为了能了解到最最准确的答案，我们请教了“本人”
数据量：需要大量的数据集来进行训练。这些数据集需要是大规模的、多样化的、真实的，并且要涵盖各种不同的语言和语境。这需要花费大量的时间和资源来收集、整理和标注。 计算能力：需要非常强大的计算资源。这些模型需要在大规模的数据集上进行训练，并且需要进行大量的参数优化和调整。这些计算需要高性能的计算机和高效的分布式计算框架。 算法优化：需要对算法进行不断的优化和改进。这包括优化网络结构、调整超参数、使用更好的优化算法等。这需要对深度学习算法有深入的了解和经验。
可以发现，这是一个涉及到多个领域和技术的复杂系统工程。只有同时在底层的基础设施、针对性优化和大模型技术积淀都达到一定水平的情况下，才能够研发出高质量的模型，并应用于各种场景中。
让我们详细看看这三类技术挑战具体都意味着什么。
数据量
我们经常听到“有多少数据，就有多少智能”，数据对于模型训练的重要性不言而喻。类模型的训练，更需要超大规模的，经过清洗的数据。以GPT-3的训练为例，需要300B 的数据。大家如果对这个数字不敏感的话，可以参考整个英文的维基百科的数据量，只有“相对可怜”的3B ，是训练GPT-3所需的百分之一。并且，要训练出类模型，势必需要数倍于当年训练GPT-3的数据量的中文语料数据，这对于大部分企业或科研机构来说都是难以翻越的大山。有效的中文数据量，一定程度上决定了模型性能的上限。
计算能力
类模型的训练，除了需要非常多的训练数据外，也离不开庞大的算力支撑。根据北京智源人工智能研究院公布的数据，使用300B 的数据训练175B参数规模（与GPT-3规模相同）的模型，如果使用96台通过200Gb IB网卡互联的DGX-A100节点，需要约50天。要是使用更大规模的训练数据集，训练时长还会进一步增加。
对于计算集群来说，不仅需要能够提供海量的算力资源，还需要具备高速网络和高容量存储，以便支持大规模的数据访问和模型传输。整套基础设施，连同软件平台，还需要结合集群的拓扑结构针对分布式训练进行优化，通过调整并行策略等方式，提升硬件利用率与通讯效率，缩短整体训练时间。
算法优化
算法优化和模型的训练效率和效果息息相关。每一个算法研究员，都希望模型在训练过程中快速收敛，这恰恰也是算法研究人员经验与企业长年技术积累的体现。通常情况下，在训练的过程中需要不断调整学习率、批量大小、层数等超参数，或使用自动调参的技巧和经验，才能快速、稳定的实现模型收敛。就像中餐大厨们用“少许、适量”的调料制作美味佳肴一样，里面包含着的是大厨们几十年的手艺，不是一朝一夕就能被批量复制的。
前途是光明的，道路是曲折的
想必，这是最适合送给现在想要开发出“中国的”的各路大佬们的一句话了。在美国去年对中国限制了高端GPU的销售之后，为规避未来的技术风险，不少厂商、科研机构也开始探索在国产算力服务平台上训练的可行性。北京智源人工智能研究院作为国内顶尖的人工智能领域研究机构，早早就探索了使用国产算力服务平台的可能性。同样是使用300B 的数据训练175B参数规模的模型，通过曙光提供的算力服务，训练周期只需29.10天，在节点规模接近的情况下，训练效率是其他算力平台的300%。
基于国产算力服务平台进行训练，不可避免的会带来更多的移植与调优工作。曙光智算强大的硬件与算法优化团队，在集群、并行策略、算子、工具包等方面的优化上与智源开展了深入的合作。首先，为保证程序能够正常运行，需要完成包括//-AI/apex等必要组件的适配工作。其次，超大规模集群的顺利调度通常也需要调整调整操作系统配置及tcp协议参数等。训练的优化工作则主要包含以下三个方面：
通过一系列的优化方法，最终也证明了我们可以在国产算力服务平台上，以能够对标国际水平的效率实现大模型的开发工作，这无疑为“中国的”的开发工作喂了一颗定心丸。希望在不久的将来，我们可以看到真正在国产算力平台上训练的，能与比肩的中文模型。
前途一定是光明的。
— 完 —
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