体育概论练习册（体育概论答案）

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大模型训练语料

大模型语料，简而言之，是指用于培育大型语言模型的大量文本数据。这些数据涵盖多样化的文本类型，例如、社交媒体信息、学术著作、小说等，旨在让模型接触丰富语言现象与知识，以便在自然语言处理任务中表现出色。大型语言模型的训练依赖于高质量与大量语料。

负责大模型问答文本标注、编辑与改写，为大模型提供优质语料输入。基于AI设定、场景、专业领域，持续优化语料，改进人工智能对话体验。参与大模型训练数据集、测评集构建，为模型迭代提供数据支持。

负责对大型语言模型的问答文本进行标注、编辑和培训改写，确保为模型提供高质量的语言材料输入。 根据AI的设定、应用场景和专业领域，不断优化语料库，从而提升人工智能的对话交互体验。 参与构建大型语言模型的训练数据集和评估集，为模型的持续迭代和优化提供必要的数据支持。

数据来源 OpenAI训练GPT-3时，主要数据来源包括经过过滤的CommonCrawl数据集、WebTextBooksBooks2以及英文Wikipedia等。CommonCrawl原始数据45TB，过滤后仅保留570GB。为了保证模型使用更多高质量数据，GPT-3训练时根据语料来源设置不同采样权重。

从GPT-1到Gopher的现代大语言模型训练数据集的全面梳理，我们深入挖掘了六大分类领域，包括维基百科、书籍、期刊、Reddit内容聚合社区、Common Crawl网络爬虫开放数据库以及其他资源。

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力，使其能够处理更加复杂的任务和数据。