机构名称：
¥ 6.0
•多样化的来源：用于培训的数据这些模型来自互联网，包括网站，论坛，新闻文章和书籍。这种多样性可确保模型可以理解和生成不同主题和域的文本。•预处理：在将数据馈送到模型中之前，它进行了广泛的预处理，其中包括象征化（将文本分解为较小的单元），归一化（将文本转换为标准格式）和过滤（删除不适合内容的内容）。这确保数据清洁且适合训练模型。•比例：庞大的培训数据是巨大的，通常包含数百千兆字节的文本。此量表对于捕获人类语言的复杂性和细微差别至关重要，使该模型能够产生更准确和相关的响应。
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