1. 背景介绍
1.1 人工智能的崛起
随着计算机技术的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今科技领域的热门话题。特别是近年来，深度学习技术的突破性进展，使得AI在众多领域取得了显著的成果，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
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1.2 大语言模型的兴起
在自然语言处理（NLP）领域，大型预训练语言模型（如GPT-3、BERT等）已经成为了一种主流方法。这些模型通过在大量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识，从而在各种NLP任务上取得了优异的表现。
1.3 预训练数据的重要性
为了训练这些大型语言模型，我们需要大量的高质量文本数据。预训练数据的质量和数量直接影响到模型的性能。因此，如何准备这些预训练数据成为了一个关键问题。
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本文将详细介绍AI大语言模型预训练数据的准备方法，包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、最佳实践、实际应用场景等方面的内容。
2. 核心概念与联系
2.1 语言模型
语言模型是一种用于描述自然语言序列概率分布的数学模型。给定一个词序列，语言模型可以计算这个序列出现的概率。语言模型在自然语言处理任务中有着广泛的应用，如机器翻译、语音识别、文本生成等。
2.2 预训练与微调
预训练是指在大量无标签文本数据上训练语言模型，使其学习到通用的语言知识。微调是指在特定任务的有标签数据上对预训练好的模型进行调整，使其适应特定任务。
2.3 数据清洗与预处理
数据清洗是指对原始
