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问 什么是大模型训练？ 大模型训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型，通过大量数据的训练确定网络中权重和偏置的值，使其能够适应特定的功能。在训练中需要调整神经网络权重以使损失函数最小，通过反向传播来执行训练以更新每层中的权重。 答 问 大模型训练的过程 ①训练数据的准备 大模型的训练数据在某种程度上类似于人类通过视觉、听觉等多种感官接受世界信息的方式来构建对世界的了解。这种数据包括文本、图像、声音等各种形式的信息，这些信息的质量直接影响到模型的学习效果。 ②神经网络的初始化 在大模型的训练过程中，模型的参数通常是随机初始化的。随着训练的进行，这些参数会逐渐收敛到合适的数值，以捕捉输入数据中的复杂模式与关系。 ③训练算法的选择 大模型通常采用深度神经网络（DNNs），拥有
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