在实战中，语言模型的训练通常包括如下步骤：
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✨数据采集与预处理：收集大规模的文本数据，并进行清洗、标注（如果需要）和分词等预处理工作。
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✨模型设计：选择或设计适合任务的语言模型架构，比如RNN、LSTM、GRU、Transformer。
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✨训练与微调：使用大量的文本数据来训练模型。采用诸如交叉熵损失（Cross Entropy Loss）这样的损失函数，以及优化算法（如Adam）来优化模型参数。在特定任务上，通过微调（Fine-tuning）的方式使模型适应具体应用。
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✨部署与应用：将训练好的模型部署到实际的应用中，如聊天机器人、文本生成、文本理解和翻译等。