互联网时代，数据量翻倍增长，信息的海洋中我们需要寻找一颗颗珍珠。而这些珍珠隐藏在海量数据之中，就如同模型吞咽而下的美味佳肴一般。然而，让模型吞食的数据变得更美味是一个复杂而具有挑战性的任务。
LLM，即Large Language Model，是当前深度学习领域的翘楚。它们能够从大规模数据中吸收知识，从而具备更接近人类水平的智能。然而，要让LLM的表现更上一层楼，需要经过精心的数据整理和清洗。
在这篇文章中，我们将着眼于LLM的自动数据整理过程。通过深入技术细节，探究如何通过数据的精炼和归类，为模型提供更加丰富和准确的信息。只有这样，才能够让模型在信息的海洋中游刃有余，捕捉到每一个珍贵的信息。
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