Training

训练这条线回答的是两个问题: 模型如何学会任务，以及在大模型规模下如何把训练成本控制在可接受范围内。

Main Branches

• Fine-tuning: 下游任务适配，重点看 SFT、FFT、PEFT。
• Alignment: 让模型更符合人类偏好或可验证目标。
• Framework: Megatron-LM、DeepSpeed 这类训练框架。
• Efficiency: 并行、显存优化与训练系统设计。

Suggested Order

1. 先看 Fine-tuning 理解训练目标。
2. 再看 Alignment 理解为什么“答对”和“答得好”不是一回事。
3. 最后看 Framework 与 Efficiency 进入系统层。