小明：最近在研究大数据分析系统，感觉和大模型训练有些关联，你有什么看法？
小李：确实有关联。大数据分析系统是处理海量数据的基础，而大模型训练需要大量的高质量数据进行训练。
小明：那你能举个例子吗？比如用Python做数据预处理。
小李：当然可以，下面是一个简单的Pandas数据清洗代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.dropna(inplace=True)
df['column'] = df['column'].astype(float)
print(df.head())
小明：明白了，那大模型训练呢？有没有相关的代码？
小李：我们可以使用PyTorch来构建一个简单的模型，例如：
import torch
import torch.nn as nn
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
model = SimpleModel()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 假设输入数据为10维向量
inputs = torch.randn(100, 10)
targets = torch.randn(100, 1)
for epoch in range(100):
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
小明：太好了，这些代码对理解两者的关系很有帮助。
小李：没错，大数据分析提供了训练数据，而大模型则利用这些数据进行学习和优化。
