大模型
dev.to ·
@Kai
训练究竟对 LLM 做了什么
文章以 Llama 3.1 8B 的 8,006,464,512 个参数为例，说明模型行为并非人工编写，而是训练循环反复运行的结果：模型读取文本片段并预测下一个 token，再与实际 token 比较得到 cross-entropy loss，文本本身即标签，无需人工标注。
AI推荐理由 以 Llama 3.1 8B 的 8,006,464,512 个参数为切入点，解释训练循环、next-token 预测与 cross-entropy loss 的机制，属于面向开发者的科普性解释，事实框架清晰但无新研究或数据；适合作为入门理解材料，信息增量有限。
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