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摘要： 大模型工作流程 第一阶段：训练 — 让模型“学习知识”—— 此阶段目标是让模型从数据中习得通用的语言规律和世界知识。 数据准备 来源：收集TB乃至PB级别的海量文本数据（网页、书籍、代码、对话等）。 清洗与预处理：去除噪声、重复、有害内容，进行分词（Tokenization，将文本拆分成模型能理解的 阅读全文

摘要： Transformer 架构的了解 、 Transformer 是一种完全基于自注意力机制的深度学习模型架构。它摒弃了传统的循环（RNN）和卷积（CNN）结构，通过并行计算全局依赖关系，在自然语言处理等领域取得了突破性成果。 自注意力机制：模型能够同时关注输入序列中的所有元素，并动态计算它们之间的关 阅读全文