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1绪论
通用大模型技术的训练流程、模型架构、基础设施和开发方法，正以每3到6个
月的周期快速迭代。在这一系列技术变革的背后，不变的是对数据的深度依赖——即
将现实世界中复杂、多样的数据输入大模型，使其基于这些数据的逻辑关系推理、生成
新信息或做出合理决策。大模型的技术演进，本质上是对数据的梳理、补全、总结和再
造的过程。当大模型的迭代趋于收敛至最优，其所依赖的数据也同步优化，进而实现价
值的最大化。
研究大模型的训练流水线，有助于梳理整个技术迭代的路径和方向。
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