看图！
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预训练与微调是现代深度学习模型，特别是自然语言处理模型，常用的两个阶段。
预训练：
在这个阶段，模型在大量的广泛文本数据上进行训练，学习语言的基本结构、语法、词汇和上下文关系。这个过程通常是无监督的，模型通过预测下一个单词或填补句子中的空白来进行训练。
预训练的目标是让模型掌握一般的语言知识，使其具备较强的语言理解能力。
微调：
微调是在特定的任务或数据集上对预训练模型进行进一步的训练。这个过程通常是有监督的，利用标注好的数据来调整模型的参数，以便更好地适应特定任务（如情感分析、问答系统等）。
微调可以显著提高模型在特定任务上的表现，因为模型已经具备了良好的基础知识。
通过这两个阶段，模型能够在保持通用性的同时，针对特定应用场景进行优化。
大语言模型（LLM，Large Language Model）是一种基于深度学习的人工智能技术，旨在理解和生成自然语言。这些模型通过分析大量文本数据进行训练，从而学习语言的结构、语法和语义。以下是LLM的一些关键特征：
规模大：LLM通常包含数十亿到数千亿个参数，使其能够捕捉复杂的语言模式。
预训练与微调：模型首先在广泛的文本数据上进行预训练，然后可以通过微调来适应特定的任务或领域。
多功能性：LLM可以用于多种任务，包括文本生成、翻译、问答、摘要等。
上下文理解：这些模型能够理解上下文，从而生成更加连贯和相关的回复。
应用广泛：LLM被广泛应用于聊天机器人、内容创作、教育、客服等领域。
总的来说，LLM是一种强大的工具，能够帮助人们更高效地处理和生成语言信息。
