大语言模型的训练技巧

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预训练和微调： 大语言模型通常通过两个阶段进行训练。预训练阶段在大规模的文本数据上进行，使模型学会语法、语义和常识。微调阶段在特定任务数据上进行，以使模型适应特定任务。 数据准备： 准备干净、丰富、多样的数据集对于模型性能至关重要。数据的质量和多样性直接影响模型的泛化能力。 数据收集： 首先，需要收集相关领域的大规模文本数据。数据可以来自各种来源，如互联网、书籍、新闻、社交媒体等。数据的多样性和涵盖面会影响模型的语言理解能力。 数据清洗： 收集的数据通常包含噪声、错误和不一致之处。数据清洗是指去除或修复这些问题，以确保数据的质量。常见的数据清洗任务包括去除HTML标签、处理缺失数据、去除重复样本等。 分词和标记化： 将文本数据分割成词语或子词的序列，称为分词（Tokenization）。 ………………………………