文章系统阐述了GPT预训练大模型的全流程：以自回归下一词预测为核心目标，在高质量与合规的数据上，结合解码器式Transformer架构、混合精度与多维并行实现稳定高吞吐收敛；依据Chinchilla可计算最优关系平衡参数与训练tokens，构建从预训练到指令微调与安全对齐的工程闭环；在评测、合规与成本治理上形成可复现的MLOps体系；结合国内外实践与企业落地场景，给出分阶段路线图，并展望多模态、工具使用与长上下文等未来趋势。