Modele językowe uczą się poprzez analizę dużych zbiorów
tekstu za pomocą algorytmów, takich jak sieci neuronowe.
Każde słowo i zdanie jest kodowane w postaci wektorów liczbowych,
co pozwala modelowi na zrozumienie kontekstu i relacji między słowami.
W miarę treningu model staje się coraz bardziej precyzyjny i potrafi
generować naturalne odpowiedzi na różnorodne pytania.

Podstawową koncepcją kodowania słów w dużych modelach językowych jest reprezentowanie ich jako wektorów
w przestrzeni wielowymiarowej. Każde słowo w modelu jest przekształcane w wektor liczb o określonej długości,
na przykład 300 wymiarów. Te wektory są znane jako "embeddings" (osadzenia) i mają na celu uchwycenie
semantycznych relacji między słowami. Wektory słów, które mają podobne znaczenia, znajdują się blisko siebie
w przestrzeni wielowymiarowej, a w bardziej zaawansowanych modelach jedno słowo może mieć kilka osadzeń
dla różnych kontekstów.

Przed trenowaniem modelu językowego dane muszą przejść kilka etapów obróbki.
Zaczyna się od zbierania odpowiednich danych tekstowych, które są następnie
oczyszczane z błędów, duplikatów i nieistotnych treści. Następnie dane są tokenizowane,
czyli dzielone na mniejsze jednostki zwane tokenami. Słowa są sprowadzane do ich
podstawowej formy za pomocą lematyzacji lub stemmingu, a stop słowa,
takie jak "i" czy "jest",są usuwane. Na koniec dane są kodowane w wektory liczbowe,
które mogą być przetwarzane przez model, umożliwiając mu efektywne uczenie się z tekstu.