- # why
- # what
- Train-time Compute（训练时计算）指的是**机器学习模型在[[LLM 预训练|训练阶段]]中所消耗的计算资源**。
- 这个阶段的主要任务是不断地优化和调整参数，最终得到一个在[[推理阶段]]能够准确预测并生成下一个 token的模型。
- 
- # how
- ## **Train-time Compute vs. Test-time Compute**
|**维度**|**Train-time Compute**|**Test-time Compute**|
|---|---|---|
|**阶段**|训练（Training）|推理（Inference）|
|**计算目标**|学习模型参数|生成预测结果|
|**计算量**|大，通常是推理的**千倍到百万倍**|相对较小（但依赖模型优化）|
|**优化方式**|混合精度训练、数据并行、模型并行|量化、剪枝、MoE|
|**主要瓶颈**|计算资源、显存、时间|低延迟、低功耗|
**直观类比**：
- **Train-time Compute**：就像大学学习，需要花很多时间学习和训练。
- **Test-time Compute**：就像参加考试，用学过的知识快速解题。
- ## train-time compute主要用于模型训练的以下几个方面
- 模型大小和参数数量：模型越大、参数越多，需要的计算量越大，因为在训练过程中需要对这些**参数**进行反复更新和优化。
- 数据量：数据量越大，计算需求越高。在训练开始前，必须对数据进行清洗、增强以及切分，确保能够以合适的批量大小（[[batch size]]）和格式输入到模型中。
- 训练轮次[[epochs]]：多轮训练，每一轮都要进行一次完整的[[向前传播]]和[[Backpropagation 反向传播算法|反向传播]]来更新**权重**。轮次越多，计算要求越高。
- 优化算法：模型通过[[gradient descent 梯度下降]]在优化参数，也是 train-time compute 计算的一部分。
- # how good
- # Ref.
- [ChatGPT-train-time compute](https://readwise.io/reader/shared/01jjkjeawjt6cyexc2gdyt0qft)