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训练大型语言模型（LLMs）使用了哪些数据集？
LLMs可以有效地分析和总结大型文档，使其对于报告生成或内容审查等任务很有价值。他们处理输入文本以识别关键主题、重要点和相关细节，从而实现保留核心信息的简明摘要。例如，法学硕士可以撰写一篇冗长的研究论文，并生成一个简短的摘要，突出主要发现。
云服务提供商如何处理数据合规性？
云服务提供商通过实施强有力的框架来处理数据合规性，使其与各种法规和标准保持一致，并提供帮助客户满足合规要求的工具和服务。他们通常遵循行业标准，如《通用数据保护条例》（GDPR）、《健康保险可携带性和责任法案》（HIPAA）以及《联邦风险和授
超参数在大型语言模型（LLMs）中的作用是什么？
Llm通过模型量化、参数共享和激活检查点等技术针对内存使用进行了优化。量化降低了数值计算的精度，例如使用8位整数而不是32位浮点数，这降低了内存要求，而不会显着影响精度。
参数共享涉及跨多个层或任务重用相同的参数，这减少了存储在存储器中的