数据如同大模型的基石，不可或缺。若缺乏大量数据，便难以打造出卓越的大模型。数据的品质与数量，对于大模型的性能和效果有着决定性的影响。这些大模型通常借助海量的标注或未标注数据进行预训练，从而学习数据的分布特性，并提炼出高级的抽象特征表示。这不仅有助于解决高维数据的建模和特征提取难题，更揭示了预训练的奥秘。
何为预训练呢？预训练便是在一个通用任务上，利用大量数据，精心训练一个大模型，使其习得数据的通用特征与知识。随后，在特定任务上，仅需少量数据，便能微调这个大模型，使其适应任务的特殊需求。预训练的妙处在于充分利用数据的共性，提高模型的泛化能力，减少训练时间，进一步提升模型效果。