【日积月累】 机器学习中的数据预处理是模型开发过程中至关重要的步骤。原始数据通常存在缺失值、异常值和不一致性等问题，这些问题会影响模型的准确性和稳定性。通过数据预处理，可以清理和转换数据，提高模型的性能和泛化能力。数据预处理不仅能提高模型的训练速度，还能确保不同特征对模型的影响是公平的。这一过程需要根据具体数据集的特点和模型需求灵活调整，以保证最终结果的可靠性。

【日积月累】 这篇文章是为刚开始接触机器学习的朋友们准备的入门指南。内容从机器学习的基础概念开始，包括其发展历史、分类、数学基础、模型实现以及实际应用领域。通过阅读这篇文章，读者可以对机器学习有一个全面的基础了解，为后续深入学习打下坚实的基础。

【日积月累】 从GPT-3到BERT，这些模型在文本生成、翻译、问答等任务中展现了强大的能力。然而，大多数开发者依赖于预训练模型，缺乏对LLM底层原理和实现细节的深入理解。本文旨在引导读者从零开始创建自己的LLM，涵盖从理论基础到实际操作的完整流程，帮助开发者深入掌握LLM的核心技术。