盘古 v1 v2 v3 的训练次数 | AI生成和翻译
Question: 根据 “True-Story-of-Pangu” 仓库的描述，训练 Pangu v1、v2 或 v3 通常需要多少时间？
Answer:
简短回答：该仓库并未给出 v1 / v2 / v3 明确的训练时间（例如 “3 周” 或 “2 个月”）。 它仅提供了相对描述，例如 “数千亿 tokens”、“非常长的训练时间”、“多次重启的从零训练” 等。因此，你必须从上下文推断大致规模。
以下是文档隐含的内容：
1. Pangu v1 (早期 13B → 38B → 71B → 135B)
根据爆料文本：
- 早期模型在 Ascend 910A 上训练
- compute 资源有限
- tokenizer 效率低下导致浪费了 compute
- 135B 需要在 ≥1T tokens 上进行 continued training
- 经历了多次失败和重启
这暗示了：
- 训练方式： 增量训练 / continued training
- token 数量： 约 1T tokens (明确提到)
- 时间： 可能为 数周至数月 (取决于集群大小)
文中明确提到 135B vocabulary 替换成功是在：
“在至少 1T 数据上进行了持续训练” (Reddit)
因此，v1 的生成过程是漫长的迭代训练，而非一次性运行。
2. Pangu v2 (据称是 “套壳” 版本)
该仓库声称：
- 参数继承自旧的 135B
- 在 数千亿 tokens 上进行 continued training
- 性能提升迅速
引用摘要：
“仅通过在几千亿个 tokens 上进行训练，他们就提升了指标……” (Reddit)
含义：
- 并非全量训练
- 属于 continued training / fine-tuning
- 时间可能为 数天至两周 (取决于 compute 资源)
因此，v2 的速度 比 v1 快得多。
3. Pangu v3 (首次真正的从零训练)
其描述如下：
- 从零开始训练 (from scratch)
- 多次稳定性回滚 (rollbacks)
- 无 loss spike
- 进行了大量实验
- “巨大的投入”
引用摘要：
“为了确保稳定训练……每当 gradient 出现异常时就进行回滚和重启……整个训练过程中没有出现一次 loss spike。” (Reddit)
这暗示了：
- 完整的 pretraining
- 多次重启
- 非常长的训练周期
因此，v3 ≈ 月量级的训练时间。
典型时间线 (推断)
基于 token 数量 + 典型硬件：
| version | training type | tokens | estimated time |
|---|---|---|---|
| v1 | from scratch + retries | ~1T | 数周至数月 |
| v2 | continued training | 数千亿 | 数天至数周 |
| v3 | full scratch stable training | ~1T+ | 数月 |
为什么没有确切时间？
因为训练时间取决于：
- Ascend 910 / 910B 显卡的数量
- 并行策略 (parallelism)
- batch size
- tokenization 效率
- 重启次数
该仓库有意在描述工程上的挣扎，而非具体的 metric。
核心洞察
该仓库传达的重要信息是：
- v1 → 漫长但低效
- v2 → 快速，因为是 continued training
- v3 → 缓慢，但是“真正的”全量训练
因此，速度差异巨大：
v2 « v1 ≈ v3
这实际上是该爆料者想要表达的主要观点。
如果你想将其与以下内容对比：
- DeepSeek v3 训练时间
- GPT 训练时间
- nanoGPT 规模
我也可以提供相关的估算。