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Convin LLM 背后的流程——分步分解：
Convin 法学硕士 (LLM) 流程的分步分解
Convin LLM 背后的过程
1. 确定目标
该流程首先确定需要解决的具体用例或目标。在此基础上，选择相关的数据源。

2. 数据收集和预处理
Convin 收集专有和开源领域特定数据，以创建广泛的训练集。这些数据经过清理和预处理，以消除噪音并确保高质量。

质量过滤可以帮助消除低质量或垃圾内容，重复数 电报数据 据删除技术可以删除重复的条目，并且所有个人身份信息（PII）都会被删除。



然后通过标记化将文本分解为称为标记的更小的单元，从而允许模型有效地处理文本。

3. 预训练
经过清理和处理的数据集用于预训练 Convin LLM。此预训练阶段可帮助模型深入了解语言模式并适应各种语言和语境。

4. 微调
微调是一个迭代过程，其中模型在特定于任务的标记数据上进行训练。此步骤会根据预训练中已有的知识调整模型的参数，以准确预测标签。

监督微调增强了模型在特定任务上的性能，使其对于为 BFSI 应用定制 LLM 而言非常有效且高效。