文章详细介绍了大语言模型(LLM)的三大训练阶段：预训练(无监督学习掌握语言规则和世界认知)、监督微调(SFT提升输出有用性和合规性)、以及RLHF(利用人类反馈优化回答质量)。随着DeepSeek等公司开源训练方法，我们可通过调整训练流程来革新大语言模型表现。
1、引言
近日，DeepSeek-R1 横空出世，全球AI股票应声暴跌。
他们打造了一款强大的推理模型，并将其开源。这款模型之强大，足以媲美OpenAI的o1模型，而成本却仅为后者的一小部分。他们的秘诀在于其大语言模型（LLM）的训练方式。
正因如此，今天我们将一步步解析这一训练过程，以期最终能够设计出激动人心的新方法，并像DeepSeek那样创造出更加强大的模型。
闲话少说，我们来研究一下吧！
2、Pre-training
大语言模型训练的第一阶段称为预训练。
预训练是一种无监督学习方法，帮助大模型掌握语言规则并构建世界认知框架。
在这个阶段，我们向模型输入大量无标注文本数据，使其自主理解：
patterns in the language：即词汇之间的常见搭配关系。例如，输入提示为"Over there, I see"时，模型很可能预测下一个词是"an"。
the world model：基于数据分布，建立对实体在不同情境中出现概率的统计认知
为了实现这一目标，模型会通过损失函数不断调整自身参数，使其输出预期词汇而非当前错误预测。经过预训练得到的模型被称为"基础模型"（Base model）。
目前大多数基础模型都能在HuggingFace平台获取试用。不过这些模型通常不适合直接投入生产环境，因为它们还缺少后续优化步骤来提升实际应用表现。
3、SFT
大模型训练的第二阶段称为监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）。
监督微调采用有监督学习方法，通过标注数据训练模型产生符合预期的输出行为。
经过预训练的基础模型通常存在诸多不足，SFT的核心目标就是优化模型输出质量（使其更符合人类预期）。
SFT主要实现两大提升：
提升有用性：例如，一个预训练模型可能正确回答了问题，但缺乏同理心。我们可以使用SFT来使其输出更具同理心。
提升合规性：基础模型可能生成有害内容，而SFT能有效过滤不当输出，使其拒绝回答"如何制作危险物品"等敏感问题。
监督微调（SFT）的最终目标，是让大语言模型具备更自然的对话能力，使其成为既实用又安全的对话型AI助手。经过这一阶段优化后的模型，我们称之为Instruct model（指令模型）。
4、RLHF
RLHF（基于人类反馈的强化学习）的目标是通过人类反馈使大语言模型（LLM）能够生成更有帮助的回答。
在使用ChatGPT进行提示实验时，你一定见过某种形式的示意图：
人类用户选择哪个回答更好。这一信号被用来制定奖励机制，强化学习算法可利用该机制引导大语言模型生成更优的输出。
总结
以上就是大语言模型训练的三大阶段。
如今，DeepSeek等公司已开始实现与OpenAI比肩的性能，同时开源其训练方法。这意味着我们可以探索如何调整训练流程的各个环节，从而彻底革新大语言模型的表现。
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