去除噪声数据（如重复、敏感信息）、纠正格式错误，并对数据进行标注（如实体识别、情感分类）。使用数据并行（Data Parallelism）或模型并行（Model Parallelism）加速训练，结合混合精度（FP16/FP32）和梯度裁剪避免数值不稳定。根据业务场景需求，收集垂直领域数据（如金融、法律、医疗等），需覆盖业务核心场景的文本、图像或结构化数据。3）通过RLHF误减少诊风险。将数据转换

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