1，資料準備:收集大量數學幾何描述文本資料，如三角函數表、平面幾何等。，並將它們轉換成機器可讀的格式，如JSON或XML。
2.數據預處理:對數據進行清洗、分詞、去除停用詞等預處理操作，提高模型生成效果。
3.模型選擇:選擇適合數學幾何描述的模型，如GPT-2和GPT-3。
4.模型訓練:使用預處理後的數據對模型進行訓練，使其能夠生成精確的數學幾何描述。在訓練過程中，可以使用壹些技巧來提高模型的性能，比如批量歸壹化、剔除等。
5.模型評估:對訓練好的模型進行評估，檢查生成的描述是否符合要求，如準確性、流暢性、自然性等。
6.模型優化:根據評估結果對模型進行優化，如調整參數、修改模型結構等。