为LLM训练运行构建Jax训练循环
本文详细介绍了如何从头开始为大型语言模型（LLM）训练构建一个基于Jax的训练循环。内容涵盖数据加载、模型参数初始化、前向与反向传播、优化器设置以及分布式训练等关键步骤，为读者提供了在Jax框架下实现高效LLM训练的实际指导。
背景速读
- 本文作者 Gilles Thomas 长期撰写"从零开始训练 LLM"系列，记录用 JAX 框架从头搭建大语言模型训练过程的实操经验。
- JAX 是 Google 开发的数值计算库，支持自动微分和 GPU/TPU 加速，在 AI 研究中常被用作 PyTorch 的替代方案，尤其适合需要高性能分布式训练的场景。
- 该系列面向的读者是有一定深度学习经验、但希望了解训练基础设施细节的工程师或研究者——不是解释"什么是 transformer"，而是拆解训练循环怎么写、数据怎么加载、梯度怎么更新等工程层面问题。
- 此前章节已涵盖模型架构、数据准备、损失函数等基础模块，本文进入训练循环本身，是系列中较核心的一篇。