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解码未来：大语言模型训练与推理的双螺旋进化之路
训练始于海量数据的"营养摄入"。如同厨师需要收集世界各地的菜谱才能成为米其林主厨，谷歌BERT模型在预训练阶段吞下了800万网页文本、维基百科全集和30亿个英文句子。这些数据经过清洗、标注和分词处理，形成模型学习的"食材库"。某医疗AI公司为训练癌症诊断模型，收集了100万张标注CT影像，每张标注耗时2.3小时——这相当于让100个医生连续工作3年。数据质量决定模型的"食谱"丰富度，正如米其林餐厅对食材产地的苛求。