简介
大模型训练分为预训练和微调两阶段。预训练利用大量未标记数据学习通用语言特征；微调则通过少量标记数据使模型适应特定任务。微调技术可分为全量微调(成本高效果好)和高效微调(如Adapter、LoRA，成本低效果好)；也可按目标分为监督微调、基于人类反馈的强化学习和指令微调，分别适用于不同类型的任务需求。
前言：大模型训练技术总体上为预训练-》按目标与方法选择合适的微调方式。
预训练（Pre-Training）
- 在大量未标记数据上训练模型，学习通用特征和语言模式（如语法、语义）。
- 不需要人工标注，常用互联网上海量文本进行训练。
微调（Fine-Tuning）
一、概述
- 在预训练之后，使用少量特定任务的标记数据对模型进行进一步训练。
- 目的是让模型适应具体任务（如情感分析、文本分类、问答等），提升在特定场景下的表现。
二、按参数调整范围分
2.1、全量微调（Full Fine-Tuning）
- 做法：解锁并更新预训练模型的全部参数。模型在特定任务数据上从头到尾重新学习一遍。
- 优点：通常能达到该任务上的最佳性能。因为模型的所有部分都可以根据新任务进行最优调整。
- 缺点：
- 计算成本极高： 对于数十亿甚至万亿参数的大模型，需要巨大的GPU内存和算力。
- 存储成本高： 每个任务都需要保存一份完整的、参数不同的模型副本。
- 过拟合风险： 如果任务数据量小，训练所有参数容易导致模型“忘记”通用知识，只在少量数据上过拟合。
2.2、高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning）
- 做法：冻结预训练模型绝大部分的原始参数（保持其知识不变），只新增或选择性地修改极小一部分参数来进行任务适配。
- 目的： 用极低的训练成本获得接近完全微调的性能。
- 常见技术：
- Adapter（适配器）： 在模型层之间插入小型可训练模块，只训练这些模块。
- Prompt Tuning（提示调优）： 不修改模型本身，只优化输入时添加的一小段可学习“提示词”的嵌入向量。
- LoRA（低秩适应）： 认为模型在适配时的参数变化是低秩的，因此通过训练两个小的低秩矩阵来“模拟”这个变化，而无需改动原始的大权重矩阵。
三、按目标与方法分
3.0 说明
按目标与方法分有监督微调、基于人类反馈的强化学习、指令微调，常用技术实现即上文的全量微调和高效微调。
3.1 监督微调(SFT)
Supervised Fine-Tuning利用“标准答案”进行训练。使用高质量的“输入-输出”配对数据（即明确的指令和期望的回答），以传统的监督学习方式微调预训练模型。
- 训练目标： 最小化模型输出与“标准答案”之间的差异（如交叉熵损失）。
- 适用场景： 输出结果相对明确、有标准格式的任务，如：
- 文本分类（正面/负面）
- 命名实体识别（找出人名、地名）
- 翻译（原文到译文的映射）
- 特点： 方法直接，能快速教会模型执行特定、已知的任务，为模型提供明确的行为基础。
3.2 基于人类反馈的强化学习 (RLHF)
Reinforcement Learning from Human Feedback利用“人类偏好”进行训练。不再依赖“标准答案”，关键阶段采用监督微调后让人类评估员对模型的多个输出进行排序或评分，这些偏好反馈被转化为奖励信号，通过强化学习算法（如PPO算法）来训练模型，使其输出更符合人类价值观。
训练目标： 最大化从人类反馈中学习到的“奖励模型”给出的分数。
适用场景： 输出开放、主观、难以用单一标准答案衡量的生成式任务，如：
- 创意写作
- 开放域对话
- 总结、风格转换
特点： 能够教会模型输出在质量、安全性、有用性和无害性上更符合人类复杂偏好的内容，使其行为“对齐”人类价值观。
3.3 指令微调（Instruction-Tuning）
Instruction-Tuning是提升模型理解和遵循自然语言指令的通用能力，使其成为一个能处理多种未知任务的“通用助手”，使用海量、多样化任务的“指令-输出”配对数据进行训练。模型学习的是根据指令泛化，而非记住某个具体任务，得到能响应“总结以下文章”、“将这句话翻译成法语”等各类指令的模型。
简单比喻：Fine-Tuning 是把一个大学生培养成某个领域的博士（专精）；Instruction-Tuning 是培养他的通识能力和理解导师各种要求的能力（通用）。
四、如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
