在大模型的训练流程中，首先会进行数据的收集与预处理，这些数据来自各种来源，如互联网、书籍、文章等，经过去除噪音、标准化、分词等步骤后，用于模型的训练。然而，模型在训练时并不是简单地将这些数据保存起来，而是通过训练过程学习数据的特征和规律，并调整模型参数以反映这些特征和规律。这些学习到的知识和规律被存储在模型的参数中，用于后续的模型推理和预测。因此，大模型是通过存储训练后的模型参数来间接地存储训练数

在大模型的训练流程中，首先会进行数据的收集与预处理，这些数据来自各种来源，如互联网、书籍、文章等，经过去除噪音、标准化、分词等步骤后，用于模型的训练。然而，模型在训练时并不是简单地将这些数据保存起来，而是通过训练过程学习数据的特征和规律，并调整模型参数以反映这些特征和规律。这些学习到的知识和规律被存储在模型的参数中，用于后续的模型推理和预测。因此，大模型是通过存储训练后的模型参数来间接地存储训练数

在大模型的训练流程中，首先会进行数据的收集与预处理，这些数据来自各种来源，如互联网、书籍、文章等，经过去除噪音、标准化、分词等步骤后，用于模型的训练。然而，模型在训练时并不是简单地将这些数据保存起来，而是通过训练过程学习数据的特征和规律，并调整模型参数以反映这些特征和规律。这些学习到的知识和规律被存储在模型的参数中，用于后续的模型推理和预测。因此，大模型是通过存储训练后的模型参数来间接地存储训练数

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