資料收集：法學碩士接受過來自書籍、文章、網站和其他基於文本的資源的大量多樣化資料集的預訓練。資料集涵蓋多個領域和上下文，確保模型學習廣泛的語言理解。
模型訓練：訓練使模型接觸大量 WhatsApp数据 文字數據，使其能夠學習語言模式、文法和上下文。
兩種標準技術分別是：
因果語言模型 (CLM)：此模型預測序列中的下一個單詞，學習產生連貫的文本。
掩碼語言模型 (MLM)：該模型可以預測句子中缺少的單詞，從而提高對上下文和語義的理解。
在此階段，模型學習識別語言中的複雜模式，從其處理的資料建立通用知識庫。
什麼是微調，為什麼需要微調？
微調大型語言模型 (LLM) 就像為特定工作客製化通用工具。它涉及透過在目標資料集上進行訓練來調整預訓練的法學碩士，以更好地服務特定任務或行業。
此過程顯著增強了模型的相關性和效能，使其對於呼叫中心的客戶服務等特定應用程式非常有效。
這就是為什麼微調至關重要，
相關性：定製法學碩士以理解和產生特定領域的語言，提高準確性和特定於上下文的回應。
