★
Menu
Beranda Cara Pembuatannya Watchlist Tumpukan
Perangkat Keras ChipBandingkan Chip Server & SistemJaringan MemoriFoundri & Pengemasan Pendinginan
Fasilitas Pusat-Pusat DataDaya ProyekCloud & Komputasi GPU
Kecerdasan Model AIPerangkat Lunak Produk AIBenchmark Makalah RisetKumpulan-Kumpulan Data Konsep-Konsep
Ekosistem Perusahaan-PerusahaanSaham Orang-orangTimeline TrenMasa Depan AI
Pelajari Berita Tanya Data Agen AI
Tentang Tentang kami Metodologi Data & API Penyangkalan
Opsi
DATA & API

Akses JSON baca-saja gratis ke data cache situs.

Mode Gelap

Tampilan Terpandu
Baru mengenal chip, data center, dan jargon model? Kami menjelaskan istilah-istilah kunci saat Anda menjelajah, dalam bahasa yang mudah dipahami. Data yang sama, dilengkapi panduan bawaan.

Tampilan Ahli
Anda sudah memahami seluk-beluknya. Cukup datanya: bersih, cepat, dan ringkas, tanpa penjelasan tambahan. Ini adalah tampilan default.

Bahasa antarmuka
‹ Kembali
Beranda › Konsep-Konsep › Training & Pre-training

Training & Pre-training

Konsep Pelatihan & Inferensi

Months of thousands of GPUs predicting the next token, trillions of times.

Anda sedang melihat entri penjelas konsep: apa arti istilah ini dalam bahasa yang mudah dipahami, dan entri-entri yang dikaitkannya.

Pre-training runs a model over trillions of tokens, nudging weights after every prediction error, in synchronized runs across tens of thousands of accelerators — the workload the biggest clusters on this site were built for. A frontier run costs hundreds of millions of dollars in compute, fails in exotic ways (silent data corruption, stragglers, loss spikes), and is why checkpointing, interconnects and reliability engineering are front-page infrastructure topics.

Bagaimana ini terhubung ke bagian lain dari stack

Related · 3 Training & Pre-training

Tautan catatan ini sekilas — klik grup untuk langsung menuju ke sana.

Sumber

Llama 3 herd paper (training at scale) ↗

Rekaman ditinjau per 2026-01-15 — lihat Metodologi.