训练大型语言模型 (LLM) 通常需要数周到数月的时间，具体取决于模型大小、硬件资源、数据集规模和优化策略等因素。 例如，训练像 GPT-2 Small（1.17 亿个参数）这样的小型模型可能只需要在单个高端 GPU 集群上花费几天时间，而像 GPT-3（1750 亿个参数）这样的大型模型可能需要在数千个 GPU 上进行数月的分布式训练。 该过程包括迭代大量数据集、通过反向传播调整模型权重以及调整学习率等超参数。 时间投入与模型大小成非线性比例，因为较大的架构需要更多的计算步骤和内存管理。
三个主要因素会影响训练时长：计算资源、数据集大小和架构选择。 具有数十亿个参数的模型需要专门的硬件（例如，NVIDIA A100 或 H100 GPU、TPU pod）才能高效处理矩阵运算。 像 PyTorch 的 FSDP 或 TensorFlow 的 Mesh 这样的分布式训练框架可以并行化工作负载，但设备之间的通信开销会增加复杂性。 数据集预处理也会影响时间线——在 1-terabyte 文本语料库上进行训练可能需要数周时间才能在模型训练开始之前进行处理和标记。 例如，据报道，Meta 的 LLaMA 2（70B 参数）需要超过 170 万个 GPU 小时，这说明即使是经过优化的设置也可能需要大量资源。
实际优化可以减少训练时间。 像混合精度训练（使用 16 位浮点数而不是 32 位）这样的技术可以加速计算，而模型并行性可以将层拆分到设备上以避免内存瓶颈。 但是，这些优化需要仔细实施，以避免不稳定或精度损失。 初创公司或较小的团队通常使用预训练的基础模型，并针对特定任务对其进行微调（例如，将 BERT 调整为法律文档），这可能需要几个小时而不是几个月。 最终，时间线取决于成本、硬件可用性和项目目标之间的权衡——如果没有大量的基础设施，从头开始训练几乎是不切实际的。