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语料清洗是对原始文本数据进行处理的过程，旨在去除数据中的噪声、错误和不相关信息，提升数据质量。比如剔除包含大量乱码、格式错误、广告垃圾信息的文本，以及与目标任务无关的内容等。高质量的语料能显著提高模型训练效果和性能。
预训练
预训练是在大规模通用数据上对模型进行训练的阶段，让模型学习到通用的语言模式、语义理解等知识。例如GPT - 3在海量的互联网文本上进行预训练，使模型具备强大的语言理解和生成能力基础，后续可基于特定任务进行微调。
指令微调
指令微调是在预训练模型基础上，使用特定任务相关的指令 - 回答数据对模型进行进一步训练，使其更好地适应具体任务。比如针对问答任务，输入各种问题指令以及对应的正确答案进行微调，让模型在该类任务上表现更优。
强化学习
强化学习是一种机器学习方法，模型在环境中通过执行动作获得奖励反馈，不断调整策略以最大化长期奖励。在大模型训练中，可用于优化模型的生成策略#
