大模型投喂文本技巧

给大模型“喂”文本，本质上是一场关于数据质量、清洗策略与模型泛化能力的深度博弈，而非简单的数量堆砌，核心结论非常明确：在当前的大模型训练范式下，文本数据的“信噪比”与“多样性”远比单纯的规模体量更重要，盲目投喂未处理的原始文本，不仅无法提升模型智力，反而会造成算力浪费和模型“智力下降”， 只有经过严格清洗、去重……