Llm使用两步过程进行训练: 预训练和微调。在预训练期间，模型暴露于包含不同文本的大量数据集。这有助于模型学习一般的语言模式，例如语法、句子结构和单词关系。例如，该模型可以预测句子中缺少的单词，以发展对上下文的理解。
微调是第二步，在针对特定任务或领域定制的特定数据集上训练模型。例如，LLM可能会对法律文本进行微调，以帮助进行合同分析。微调通过专注于特定于任务的数据来帮助改进模型的性能，从而提高其针对特定应用程序的准确性。
训练过程涉及使用梯度下降等算法优化模型的参数，从而最大限度地减少预测误差。这需要相当大的计算能力，通常涉及gpu或tpu集群。就数据和计算而言，培训的规模使llm具有跨多个域的多功能性和功能。