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大模型的数据清洗，不是删删改改那么简单
作为AI产品经理，我们常聚焦于大模型的功能迭代、场景落地，却容易忽略一个底层真相：大模型的能力上限，从来不是算法，而是训练数据。就像优秀的厨师离不开新鲜食材，高性能大模型的背后，必然有经过严格筛选、整理的干净数据——这就是数据清洗，大模型的食材预处理环节，也是AI产品经理必须吃透的核心基础。
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本文将从用户数据预处理、用户数据建模和分析用户数据中的大模型技术三个方面进行阐述，并且给出一些实例和示意图，帮助读者理解和应用大模型的优势。
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本文介绍了大模型如何获取用户数据，提升数字化营销效果的方法和步骤，包括：
大模型获取用户数据的方式，主要有主动获取和被动获取两种，可以根据不同的场景和目的，灵活地选择和结合使用。
大模型获取用户数据的来源，主要有线上数据和线下数据两种，可以根据不同的场景和目的，灵活地选择和结合使用。
大模型获取用户数据后，还需要对用户数据进行一些处理，比如数据清洗、数据整合、数据分析等，从而提高用户数据的质量和价值，为数字化营销提供更好的支持和指导。
大模型在数据收集中的作用是非常重要和显著的，它可以帮助获取更多、更好、更有用的用户数据，从而为数字化营销提供更强大的支持和指导。
数据安全是指对用户数据进行一些保护和尊重，比如遵守数据保护法规、加密传输和存储数据、限制数据访问权限等，从而保障用户数据的安全、完整、可控。
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数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。本文作者详细地讲解了数据清洗的步骤，欢迎感兴趣的伙伴们阅读。
