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1.预训练（Pre-training）：这个步骤通常使用一个庞大的语料库来训练一个基础的语言模型。这个基础模型通常是一个深度神经网络，比如循环神经网络（RNN）或者变压器（Transformer）模型。在预训练阶段，模型会学习如何理解文本数据的语法和语义，以及如何从大量的文本数据中提取有用的信息。
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2.微调（Fine微调（[[Fine-tuning）：一旦有了预训练模型，就可以使用特定的任务来微调模型。例如，可以使用文本生成任务（如语言模型、翻译模型等）或分类任务（如情感分析、文本分类等）来微调模型。在微调阶段，模型会通过反向传播算法来更新模型参数，并根据任务的不同调整模型架构和训练过程。tuning]]）：一旦有了预训练模型，就可以使用特定的任务来微调模型。例如，可以使用文本生成任务（如语言模型、翻译模型等）或分类任务（如情感分析、文本分类等）来微调模型。在微调阶段，模型会通过反向传播算法来更新模型参数，并根据任务的不同调整模型架构和训练过程。
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这两个步骤的目的都是让模型能够更好地理解语言，并且能够针对不同的任务进行适当的处理。预训练模型通常使用无监督的方式训练，这意味着它不需要对任务进行标注数据，可以利用大量的未标注数据来训练。微调过程通常需要使用有监督的方式来训练模型，这意味着需要一些已标注的数据来指导模型的训练。