LLM 大模型学习必知必会系列(五)：数据预处理(Tokenizer分词器)、模板（Template）设计以及LLM技术选型 在模型训练过程中，数据及数据处理是最为重要的工作之一。在当前模型训练流程趋于成熟的情况下，数据集的好坏，是决定了该次训练能否成功的最关键因素。 在上一篇中，我们提到了模型训练的基本原理是将文字转换索引再转换为对应的向量，那么文字转为向量的具体过程是什么？ 1.分词器（Tokenizer） 在NLP（自然语言处理）领域中，承担文字转换索引（token）这一过程的组件是tokenizer。每个模型有自己特定的tokenizer，但它们的处理过程是大同小异的。 首先我们安装好...

不懂就问，是我太礼貌了吗？

“今天面试的时候面试官直接问了一句后端一次性返回10万条数据给你，你如何处理？，我脑中浮现的第一句话就是拿着物理学圣剑找后端进行 “友好的协商”，谁打赢了听谁的。虽然这种情况很少，不过在实际开发中还真遇到了类似的情况，接下来带大家看一些处理方案”。（技术大厂，后端可投）方案一 直接渲染如果请求到10万条数据直接渲染，页面会卡死的，很显然，这种方式是不可取的。 pass!方案二 setTimeout分页渲染这个方法就是，把10w按照每页数量limit分成总共Math.ceil(total / limit)页，然后利用setTimeout，每次渲染1页数据，这样的话，渲染出首页数据的时间大大缩减了...