★
Меню
Главная Как это устроено Список наблюдения Стек
Аппаратное обеспечение ЧипыСравнить чипы Серверы и системыСетевая инфраструктура ПамятьFoundry и упаковка Охлаждение
Объекты инфраструктуры Центры обработки данныхЭлектропотребление ПроектыОблачные вычисления и GPU
Интеллект AI-моделиПрограммное обеспечение AI-продуктыБенчмарки Научные статьиДатасеты Концепции
Экосистема КомпанииАкции ЛюдиХронология ТенденцииБудущее ИИ
Обучение Новости Запрос к данным ИИ-агенты
О сайте О нас Методология Данные и API Отказ от ответственности
Параметры
ДАННЫЕ И API

Бесплатный доступ только для чтения к кешированным данным сайта в формате JSON.

Тёмная тема

Режим с подсказками
Не знакомы с терминологией чипов, дата-центров и моделей? Мы объясняем ключевые понятия прямо в процессе просмотра, простым языком. Те же данные, со встроенной подсказкой.

Экспертный режим
Вы уже знаете стек. Только данные: чистые, быстрые и компактные, без лишних пояснений. Это вид по умолчанию.

Язык интерфейса
‹ Назад
Главная › Концепции › Training & Pre-training

Training & Pre-training

Концепция Обучение и инференс

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

Перед вами запись-пояснение к понятию: что этот термин означает простыми словами и какие записи он объединяет.

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.

Место в общей экосистеме

Related · 3 Training & Pre-training

Ссылки этой записи с первого взгляда — нажмите на группу, чтобы перейти к ней.

Связанные

Источники

Llama 3 herd paper (training at scale) ↗

Запись актуальна на 2026-01-15 — смотреть Методология.