通俗易懂的讲清楚大模型预训练｜所有知识来自卡帕西大神的课程，大模型三步曲01

本期播客详细讲解了大型语言模型的预训练过程，将复杂的技术步骤用通俗易懂的语言解释清楚。播客首先介绍了卡帕西的 YouTube 课程，然后将预训练过程分解为四个步骤：数据收集与预处理、token 化、神经网络训练和推理。 其中，数据预处理包括过滤不健康内容、去除网页冗余信息、语言过滤和去除重复内容等步骤，token 化则将人类语言转化为 AI 可理解的 token，以提高效率和理解能力。最后，播客解释了基础模型的特点，例如概率性、幻觉和认知局限性，并以 GPT2 模型为例说明了预训练模型的成本和效率变化。 通过本期播客，听众可以对大型语言模型的预训练过程有更清晰的理解。