来源：大模型训练是做什么？为什么那么烧钱？

小朋友问，AI大模型为什么那么耗钱？经常听说大模型训练这个词，那么大模型训练是在做什么？今年在DeepSeek概念普及的浪潮中， 相信很多人也有这样的问题。

今天咱们就来聊聊，这训练到底是在干什么？为什么会烧那么多钱！

大模型是从英语 Large Language Models 翻译过来的，就是大语言模型。是一种深度学习模型，它通过模拟人脑的“神经网络”，从数据中学习复杂特征。大模型就如同一个婴儿，从他诞生起，虽有大脑，但是并不聪明，需要人们教会他各种行为，如走路，吃饭，说话，写字，计算等等。这就是通过训练教会孩子各种本领。人工智能也是需要训练的，让它最终掌握各种本领。这个训练过程就叫“大模型训练”。

那么人类是如何训练大模型的？

第一步，收集数据。在训练一个大脑的时候，得准备让他记住很多知识。所以训练大模型就是要收集好多数据。比如全世界的各种文字的历史文献，网页内容，图画，声音，视频等。这是海量数据。曾经狂喷DeepSeek的这位华裔开的公司，就是卖数据给各个大模型公司的。

数据的数量和质量直接影响模型的表现。数据数量可以比较容易得到，那么数据质量如何保证呢？

第二步：数据预处理：对原始数据进行清洗、分词、标注等操作，生成海量的数据，使其适用于训练模型。并不是拿到了数据就能直接喂给大模型的，需要过滤筛选一下，去除或修正其中的错误、不一致或冗余信息，以确保数据的准确性。此前有报道，豆包公司的实习生，污染了训练数据被起诉赔偿800万。这实习生真是挺能搞事的，还没赚工资，倒欠债800万。

分词是把句子分解出有意义的词语，便于后续的组合，有助于提高模型的理解能力。这以对话为主的模型（如豆包）尤为重要。

标注就是对数据的一类属性打个标记，告诉大脑这个词是描述颜色的，那个词是描述大小的 ，使得模型能够学会识别和分类不同词语信息。其实，很多数据公司就是招人来给数据打标注。比如让大模型在一幅图片中识别一辆卡车，那么需要在很多的车辆图片中标记出卡车，好让大模型记住各种形态颜色的车辆，在遇到新的卡车时 能“认出” 这是卡车。

第三步，接下来，有了好的数据，就得喂给大模型吃。但它不是真的用嘴吃，而是用一种叫“神经网络”的东西“消化”。大模型的神经网络是模拟人类大脑记忆方式，就像的大脑，里面有很多小格子（叫“神经元”），专门记东西。

喂饭的过程是这样的：把数据切成小块，一口一口喂。比如，一句话“今天天气很好”，就拆成“今天”“天气”“很好”，让模型猜下一个词是什么。刚开始它啥也不知道，可能会胡猜：“今天天气……苹果？”错了！我们就告诉它：“不是苹果，是很好！”它就记下来，下次再猜就聪明点了。

第四步：反复练习“做题”——调整模型参数

几年前的人工智能对话还经常被讥笑讽刺是人工智障(上图，谷歌翻译的《出师表》的一段)，但是今天的聊天机器人那是相当“体贴”。

这得益于模型对数据的反复不停的练习，使得它变聪明了。练习的过程叫“反向传播”，听着复杂，其实就像考试改错题。

比如，模型猜错了“今天天气很好”，说成了“今天天气很苹果”。我们就给它打个叉，说：“错啦，应该是‘很好’，你差了多远？”然后模型会调整自己大脑里的小格子，让“很好”这个答案的分数（权重）变高，“苹果”变低。每次猜错都改一点点，慢慢地它就学会了。

这个过程需要超级多计算，得用那种很贵的电脑芯片（GPU）运行好多天。因为它不是学一句话，而是学几亿句话，每次都必须算得特别准。

第五步：考试升级——测试和优化

练了好久，模型得考试，看看它学得咋样。比如，我们问它：“写个关于猫的故事。”它要是写出“猫咪挥动着翅膀在天上飞”，那就得再回去练。如果写出“猫咪在树上喵喵叫”，还不错，可以表扬一下。

考试不过，就得喂更多数据，或者换个方法重新训练。考试过了，就可以“毕业”，开始帮我们干活了，比如回答问题、写文章，生成图画和视频。

总之，训练的整个过程的核心，是让模型从数据里找到最贴近真实世界的“规律” ，生成准确有意义的内容，最终展示出来。

训练为什么很费钱？

因为 各个环节都很贵啊。

首先是采集的数据或者说是买数据，可能得喂它全世界的新闻、几百亿条聊天记录、几亿本书，几十亿张图，几百亿条视频，有些是免费的有些是付费的，付费的光是买版权就是一大笔钱。就像现在很多网站看个视频，听个音乐，看个文档都要付费，更别说专业刊物，论文，著作。甚至有些不公开的数据，也得从各种渠道买。数据收集、版权费、人工整理费，可能几百万，几千万甚至上亿美元。

其次，训练用的芯片GPU，TPU价格昂贵，少则几万人民币一张，多则几百万。为了压缩训练时间，都是用多块GPU协调工作，一个大模型少则几千张，多则几十万张高性能的GPU芯片.。DeepSeek据公开信息显示用了2048块GPU, ChatGPT 4据称用30000张卡，马斯克的最新大模型Grok 3 号称用了20万张卡。所以造芯片的英伟达公司赚翻了。

仅仅是买卡就得花费几亿，几十亿。

研发人员的工资高。能调教大模型的这些人，绝顶聪明，个个是大咖，都是科学家，天才级别的人。可想而知他们的工资价格。

训练过程费用高。一旦开启训练，资源消耗惊人，仅仅电费就高得离谱，几乎是欧洲一个小城市的同时长用电量。如果训练途中发现错乱了，就得重新开始训练，前面很多钱打水漂了。据说OpenAI公司的ChatGPT 5 现在训练一次的费用超过5亿美元，效果还不明显，连微软都快烧不起了，ChatGPT5 的诞生一拖再拖，一直无法如期面世。

此外，存储海量数据的容器费用，网络维护，机房的降温费用，每一项都是巨大的花费。

所以，能研发大模型的公司并不多，小公司实在掏不出那么多的钱，尤其是在目前还在烧钱研发的阶段。

最后大模型贵，是因为它吃的“饭”多、用的“厨房”豪华、请的“老师”牛、试错成本高，还得花超长时间。就像养个超级巨婴，得用金碗喂饭、请院士当家教，摔一次还得赔个金山。贵是贵，但它学会的本领也能帮我们干大事，所以才有人愿意砸钱！

关注公众号，更多精彩：