介绍
大型语言模型，如 OpenAI 的 GPT-4 或谷歌的 PaLM，已经席卷了人工智能世界。然而，大多数公司目前没有能力训练这些模型，并且完全依赖少数大型科技公司作为技术提供者。
在 Replit，我们大量投资于从头开始训练我们自己的大型语言模型所需的基础设施。在这篇博文中，我们将概述我们如何训练 LLM，从原始数据到面向用户的生产环境中的部署。我们将讨论我们在此过程中面临的工程挑战，以及我们如何利用我们认为构成现代 LLM 堆栈的供应商：Databricks、Hugging Face 和 MosaicML。
虽然我们的模型主要用于代码生成的用例，但所讨论的技术和课程适用于所有类型的 LLM，包括通用语言模型。我们计划在接下来的几周和几个月内通过一系列博客文章深入探讨我们流程的具体细节。
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