大模型訓練之所以如此困難，主要源于以下幾個方面：

1、計算資源需求龐大

大模型的參數規模龐大，例如GPT-3等模型擁有數以億計的參數，這需要巨大的計算資源來進行訓練。這些計算資源包括高性能計算機、大量GPU或TPU等硬件設備，并且訓練過程可能需要數周甚至數月的時間。

2、數據需求量大

為了訓練出具有優秀性能的大模型，需要海量的數據作為支撐。這些數據需要覆蓋各種場景和情況，以便模型能夠學習到豐富的知識。然而，數據的獲取、清洗和標注等工作本身就是一個巨大的挑戰。

3、訓練過程中的不穩定性和不確定性

大模型的訓練過程非常復雜，涉及到眾多超參數的調整和優化。在訓練過程中，可能會出現不穩定的情況，如梯度消失、梯度爆炸等，導致訓練失敗。此外，由于模型規模的龐大，訓練過程中的不確定性也相應增加，使得預測和調試變得更加困難。

4、模型優化和泛化能力的挑戰

即使成功訓練出大模型，也需要對模型進行優化以提高其泛化能力。這涉及到對模型結構、損失函數、正則化方法等進行調整，以使得模型能夠在新數據上表現良好。然而，這些優化過程本身也是一項復雜的任務，需要耗費大量的時間和精力。

綜上所述，大模型訓練之所以困難，主要是因為其計算資源需求龐大、數據需求量大、訓練過程中的不穩定性和不確定性以及模型優化和泛化能力的挑戰。為了解決這些問題，需要不斷研究新的算法和技術，提高計算效率、優化訓練過程并提升模型的性能。