大型语言模型（LLMs）如GPT的训练过程可视为ETL（提取、转换、加载）。首先，从多种来源提取数据；然后，通过模式识别和嵌入生成进行深度学习；最后，将知识加载到模型参数中。这一过程揭示了LLMs的复杂性及其基础。