通用大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）通常需要通过进一步的预训练，以深入掌握特定领域的专业知识。为提升领域大语言模型的预训练效率，并在一定程度上降低对训练数据和资源的依赖，本文提出了一种名为PreparedLLM的“前预训练”框架。该框架旨在优化预训练过程，助力领域模型