LLM训练的数据以及流程，怎么微调

训练数据来源

• 互联网文本：从网页、新闻文章、博客、论坛等收集大量的文本内容。例如，Common Crawl项目会定期抓取大量的网页数据，为LLM训练提供了丰富多样的文本来源，这些数据涵盖了各种领域和主题，如科技、文化、娱乐、政治等.
• 书籍文献：包括小说、学术著作、教材等。这些书籍经过编辑和整理，具有较高的质量和逻辑性，能够为模型提供更深入、更系统的知识，帮助模型学习到更准确的语言表达和语义理解.
• 社交媒体数据：如微博、推特、脸书等平台上的用户帖子、评论等。这类数据具有实时性强、语言风格多样、包含大量情感倾向和个人观点等特点，能够使模型更好地理解和生成符合当代社会语言习惯和情感色彩的文本.
• 专业领域数据：针对特定领域的任务，还会收集相应领域的专业文本数据，如医疗领域的医学文献、病历、药品说明书；金融领域的财经新闻、行业报告、公司财报等，以便模型能够在特定领域内提供更准确、专业的语言生成和理解.

输入数据的处理

• 分词：将文本分割成一个个的单词、子词或字符等基本单元ÿ