大模型应用涉及多个流程都需要进行数据处理，领域模型应用除了需要领域数据之外，还需要对领域任务提供一定的标注响应。整个数据处理流程目前越来越多地考虑借助大模型本身的能力来自动实现，当然前提是经过人工实验很多方法是切实可行、具有良好效果。

(1)数据收集：收集足够多、足够好、足够相关的文本数据，以便训练出高质量的语言模型。通用数据的收集有很多现成的方法以及开源的数据，例如通过爬取公开可用的网页、新闻、社交媒体等文本资源而建立的 Common Crawl、Wikipedia、BookCorpus 等，医学、法律、金融等大型应用领域也有很多开源或可以售卖的数据集，但图书情报这类专业性较强怼领域还非常缺乏高质量的、标准化的数据集，有待投入专门力量进行建设并共享。

(2)数据预处理：对原始文本数据进行清洗、分词、去除停用词、词干化等处理，以便后续模型训练使用。预处理是提高数据质量的关键，随着领域应用的开展，对预处理的要求也将日益明确和丰富。

(3)构建数据集：将预处理后的文本数据划分为训练集、验证集和测试集，并构建数据加载器，以便在训练过程中高效地加载和处理数据。由于领域应用的参数微调和指令微调对数据的要求不同，后者一般都需要添加各类标注或注释（即遵循指令的期望输出），并按照不同训练框架的要求存成不同格式。

(4)模型定义：使用深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）定义语言模型的架构，如 Transformer 或 LSTM 等。定义模型的输入形状、网络层、激活函数等。确定模型的训练参数和超参数，如学习率、批次大小、优化器等。应用效果的好坏是模型与数据交互的结果，随着经验积累对数据治理的要求也会逐渐明晰。

(5)模型训练：定义损失函数，如交叉熵损失或自定义损失函数。使用反向传播算法计算梯度，并根据优化器的选择更新模型参数。迭代训练数据集，通过前向传播和反向传播更新模型参数，逐渐优化模型性能。这部分比较专业，高质量的数据对于训练结果的影响是巨大的。

用大语言模型自动生成可用于微调的领域指令数据（self-instruct）已经成为一种通行的做法，甚至可以根据给定的文本逆向产生指令（称为指令回译 backtranslation），当然原始数据样例和生成模版都是需要人工创建并测试的。生成方式通常包括以下步骤：

(1)模型选择：不同的预训练模型所需要或生成的数据是不尽相同的，首先需要确定预训练模型，例如 GPT-4，这个模型已经在大量的通用文本数据上进行了训练，学习了丰富的语言模式和表示。

(2)生成数据：使用预训练模型生成多样化的提示和响应数据。例如，GPT-LLM-Trainer模型训练器可以利用 GPT-4 模型根据提供的输入用例生成数据。

(3)系统消息生成：为模型的交互设计最佳系统提示，以引导模型生成符合领域特性的数据。

(4)微调过程：生成数据集后，系统通常会自动将其拆分为训练集和验证集，然后根据这些特定于任务的数据对预训练模型进行微调，以达到更多针对任务优化的参数权重。这样，即使数据量较少，微调也可以帮助你实现良好的性能。微调时，模型只更新新增部分的参数而保持原有模型的参数不变。这样，微调一个大模型的显存消耗量就被限制在了模型参数量的确定倍数。

(5)根据需求定制：经过预训练的模型可能无法掌握你特定领域的术语和缩写。例如，一个普通大模型不会认识 DL 是数字图书馆的缩写，或 NFT 代表“非同质化代币”而不是其他，经过微调之后就能够准确识别领域词表和缩略语。