我们为什么要建立自己的LLMs？LLM从头开始编码是了解其机制和局限性的绝佳练习。此外，它还为我们提供了必要的知识，可以保留或微调现有的开源LLM架构，以适应我们自己的特定领域的数据集或任务。

研究表明，在建模性能方面，定制（LLMs为特定任务或领域量身定制的）可以胜过 ChatGPT LLMs 等通用型，后者专为各种应用而设计。这方面的例子包括 BloombergGPT，它专门用于金融，LLMs专为医学问答量身定制（有关详细信息，请参阅本章末尾的“进一步阅读和参考”部分）。

创建 LLM的一般过程，包括预训练和微调。“预训练”中的术语“预训练”是指在大型、多样化的数据集上训练模型LLM以发展对语言的广泛理解的初始阶段。然后，这个预训练模型作为基础资源，可以通过微调进一步完善，在这个过程中，模型在更特定于特定任务或领域的更窄的数据集上专门训练。图 1.3 描述了由预训练和微调组成的两阶段训练方法。

图 1.3 预训练涉及LLM对大型未标记文本语料库（原始文本）的下一个单词预测。然后，可以使用较小的标记数据集对预训练LLM进行微调。

如图 1.3 所示，创建文本的第一步是在大型文本数据语料库（有时称为原始文本LLM）上对其进行训练。在这里，“原始”是指这些数据只是没有任何标签信息的常规文本[1]。（可以应用过滤，例如删除未知语言的格式字符或文档。