Sora模型的訓練過程通常分為以下幾個步驟：
數據準備：準備訓練數據集，包括輸入數據和標簽數據。
模型搭建：設計神經網絡結構，確定模型的輸入和輸出，以及神經網絡的層數和節點數等參數。
損失函數選擇：選擇適合任務的損失函數，用于衡量模型預測值與真實標簽值之間的差異。
優化算法選擇：選擇合適的優化算法，如隨機梯度下降（SGD）或Adam等，用于調整模型參數使損失函數最小化。
模型訓練：將訓練數據輸入到模型中，通過反向傳播算法更新模型參數，不斷優化模型以提高預測準確率。
模型評估：使用測試數據集評估模型的性能，比較模型預測結果與真實標簽之間的差異。
超參數調優：根據評估結果調整模型的超參數，如學習率、批量大小等，以進一步提升模型性能。
模型保存：在訓練完畢后，保存模型參數以備將來的使用。
通過以上步驟，Sora模型可以在訓練數據上進行學習，不斷優化模型以提高預測準確率，并最終得到一個用于任務的高效模型。
