Pretraining
The first and most expensive phase of training a large model, where the network learns general representations from a massive unlabeled corpus. For language models the objective is usually next-token prediction over trillions of tokens of internet text, books, and code. Pretraining produces a base model that knows a lot but follows no instructions.
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