Перед обучением языковой модели предобработка текста играет важную роль. Если не провести эту предобработку, могут возникнуть несколько проблем, которые негативно повлияют на качество работы модели. Давайте рассмотрим возможные последствия:

1. Снижение качества генерации текста: Модель может часто сбиваться при генерации текста. Это связано с тем, что неочищенные данные могут содержать много шумов, таких как опечатки, специальные символы или нерелевантные фразы, которые могут запутать модель.
2. Неконтролируемая генерация: Без предобработки модель может генерировать текст, который не отвечает задаче. Например, она может выдавать бессмысленные или неуместные предложения, так как не будет понимать, какие данные являются релевантными для контекста.
3. Проблемы с семплированием токенов: Если текст не был предобработан, то даже при длительном обучении модель может не научиться правильно семплировать токены. Неправильные или неуместные токены могут стать частью обучающего процесса, что приведет к ухудшению качества модели.
4. Увеличение времени обучения: Если данные не предобработаны, модель может потребовать больше времени на обучение, так как ей придется разбираться с шумом в данных, что может привести к более медленному сходимости.

Таким образом, хотя можно утверждать, что "ничего плохого" не произойдет, если обучать модель достаточно долго, на практике отсутствие предобработки может существенно снизить качество и эффективность модели. Поэтому всегда рекомендуется проводить предобработку текстовых данных перед обучением языковой модели.