به طور کلی هر مدل زبانی شامل دو بخش است:

۱. توکنایزز

یکی از اجزای مهم مدل های زبان بزرگ از پیش آموزش دیده شده توکنایزر است. وظیفه اصلی آن گرفتن ورودی متن خام و تجزیه آن به واحدهای کوچکتر به نام توکن است. این توکن ها می توانند کلمات، زیرکلمه ها، کاراکترها یا هر واحد تعریف شده دیگری باشند. توکنایزرها نقش مهمی در تبدیل داده های متن خام به قالبی دارند که توسط مدل زبانی قابل درک و پردازش باشد. توکنایزر در دو مرحله مورد استفاده قرار می گیرد:

۱.۱ مرحله آموزش دوباره مدل 

در این مرحله کاربرد توکنایزر این است که  هر نمونه موجود در دیتاست مورد نیاز برای آموزش دوباره مدل را که شامل رشته ای از کلمات است جهت آموزش دوباره مدل زبانی رمزگذاری می کند و دنباله ای از توکن ها را که در واقع دنباله ای از اعداد هستند برای آموزش مدل ایجاد می کند. خروجی این آموزش یک مدل و یک توکنایزر جدید است که در مرحله استفاده از مدل تولید شده مورد استفاده قرار می گیرند.

۱.۲ مرحله استفاده از مدل دوباره آموزش دیده

در این مرحله از توکنایزر جدید تولید شده در بخش قبل استفاده می شود. کاربرد این توکنایزر این است که رشته کلمات ورودی ای که کاربر در قالب سوال خود ارائه می دهد را جهت استفاده و پردازش شدن توسط مدل زبانی حاصل از مرحله فاین تیون رمزگذاری می کند و دنباله ای از توکن ها را در اختیار مدل قرار می دهد. مدل با دریافت توکن های ورودی، دنباله ای از اعداد را که توکن های خروجی مدل هستند تولید می کند. سپس آنها را مجددا به توکنایزر تحویل می دهد. توکنایزر دنباله توکن های خروجی را رمزگشایی و به رشته ای از کلمات تبدیل می کند و آن را به عنوان پاسخ به کاربر تحویل می دهد.

برای ایجاد توکنایزر از الگوریتم های توکن ساز استفاده می شود. الگوریتم های توکن ساز انواع مختلفی دارند، از جمله توکن سازهای مبتنی بر کلمه، توکن سازهای زیر کلمه ای (مانند رمزگذاری جفت بایت یا WordPiece) و توکن سازهای مبتنی بر کاراکتر. انتخاب توکنایزر به الزامات خاص مدل زبانی و ماهیت داده های متنی بستگی دارد.

۲. مدل

مدل جزء اصلی یک مدل زبانی است. مسئول یادگیری الگوها، ساختارها و روابط درون داده های متنی برای درک و تولید متنی شبیه انسان است. مدل‌های زبان اغلب بر اساس معماری شبکه‌های عصبی مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند مدت (LSTM)، واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU) یا معماری‌های پیشرفته‌تر مانند مدل‌های ترانسفورماتور هستند. در طول فرآیند آموزش، مدل یاد می گیرد که احتمال کلمه یا توکن بعدی را در یک دنباله با توجه به زمینه قبلی پیش بینی کند. این امر از طریق یادگیری تکراری بر روی مقادیر زیادی از داده های متنی، تنظیم پارامترهای مدل برای به حداقل رساندن خطاهای پیش بینی به دست می آید. پس از آموزش، این مدل می تواند برای کارهای مختلف پردازش زبان طبیعی (NLP) از جمله تولید متن، تکمیل متن، ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات و موارد دیگر استفاده شود.

برای استفاده از یک مدل زبانی برای تولید متن یا سایر تسک های NLP، مدل باید در یک حافظه بارگذاری شود که معمولاً شامل مراحل زیر است: 

۲.۱ بارگذاری پیکربندی:

 فایل پیکربندی برای درک معماری و تنظیمات مدل خوانده می شود. 

۲.۲ مقداردهی اولیه مدل: 

بر اساس اطلاعات فایل پیکربندی، مدل با معماری و هایپر پارامترهای مشخص شده نمونه سازی می شود. 

۲.۳ بارگذاری وزن های از پیش آموزش دیده (اختیاری): 

اگر مدل از قبل آموزش داده شده است، وزن های از پیش آموزش دیده را در مدل اولیه بارگذاری می شود. این وزن ها نشان دهنده پارامترهای آموخته شده از فرآیند آموزش است. 

۲.۴ راه‌اندازی توکنایزر:

 در این مرحله توکنایزر با تنظیمات مناسب مشخص شده در فایل پیکربندی اولیه راه اندازی می شود. 

۲.۵ تنظیم نهایی: 

در این بخش بررسی می شود که تمام اجزای مدل، از جمله معماری، توکن ساز و وزن ها، به درستی مقداردهی اولیه شده و آماده استفاده هستند.