大模型训练之所以如此困难，主要源于以下几个方面：

1、计算资源需求庞大

大模型的参数规模庞大，例如GPT-3等模型拥有数以亿计的参数，这需要巨大的计算资源来进行训练。这些计算资源包括高性能计算机、大量GPU或TPU等硬件设备，并且训练过程可能需要数周甚至数月的时间。

2、数据需求量大

为了训练出具有优秀性能的大模型，需要海量的数据作为支撑。这些数据需要覆盖各种场景和情况，以便模型能够学习到丰富的知识。然而，数据的获取、清洗和标注等工作本身就是一个巨大的挑战。

3、训练过程中的不稳定性和不确定性

大模型的训练过程非常复杂，涉及到众多超参数的调整和优化。在训练过程中，可能会出现不稳定的情况，如梯度消失、梯度爆炸等，导致训练失败。此外，由于模型规模的庞大，训练过程中的不确定性也相应增加，使得预测和调试变得更加困难。

4、模型优化和泛化能力的挑战

即使成功训练出大模型，也需要对模型进行优化以提高其泛化能力。这涉及到对模型结构、损失函数、正则化方法等进行调整，以使得模型能够在新数据上表现良好。然而，这些优化过程本身也是一项复杂的任务，需要耗费大量的时间和精力。

综上所述，大模型训练之所以困难，主要是因为其计算资源需求庞大、数据需求量大、训练过程中的不稳定性和不确定性以及模型优化和泛化能力的挑战。为了解决这些问题，需要不断研究新的算法和技术，提高计算效率、优化训练过程并提升模型的性能。