深入理解大模型训练过程

从预训练到强化学习,全面解析现代AI大模型的训练流程

训练过程概览

大模型训练通常包含四个主要阶段,每个阶段都有其独特的目标和方法

🔄

预训练

使用大量无标签文本数据,让模型学习语言的基本结构和语义规律

  • 数据收集与预处理
  • Transformer架构
  • 自监督学习
🎯

监督微调

使用高质量的标注数据,让模型学会按照指令执行特定任务

  • 指令数据构建
  • 任务特化训练
  • 性能评估

奖励建模

训练一个奖励模型来评估输出质量,为强化学习提供反馈信号

  • 人类偏好数据
  • 比较学习
  • 质量评分
🚀

强化学习

通过强化学习算法,让模型生成更符合人类偏好的高质量输出

  • PPO算法
  • 策略优化
  • 人类反馈
1

数据准备

收集和预处理训练数据

2

预训练

大规模无监督学习

3

监督微调

任务特定的有监督训练

4

RLHF

基于人类反馈的强化学习

预训练阶段详解

什么是预训练?

预训练是大模型训练的第一个阶段,也是最重要的阶段。在这个阶段,模型通过学习大量无标签的文本数据来掌握语言的基本结构、语法规律和世界知识。

核心特点:

  • 无监督学习:不需要人工标注的数据
  • 大规模数据:通常使用数TB的文本数据
  • 自回归任务:预测下一个词或被掩盖的词
  • 通用能力:学习到的是通用的语言理解能力

训练目标:

预训练的主要目标是让模型学习语言的统计规律。通过预测文本中的下一个词,模型逐渐理解词汇之间的关系、语法结构、语义含义,甚至是一些世界知识。

预训练示例
人工 智能 未来 科技

模型需要根据前面的词预测下一个词

技术实现细节

🗂️ 数据来源

  • 网页文本(Common Crawl)
  • 书籍和文献
  • 新闻文章
  • 百科全书
  • 代码仓库

🔧 数据预处理

  • 去重和清洗
  • 质量过滤
  • 格式标准化
  • 分词处理
  • 编码转换

🏗️ 模型架构

  • Transformer架构
  • 多头注意力机制
  • 位置编码
  • 层归一化
  • 残差连接

⚡ 训练配置

  • 分布式训练
  • 混合精度训练
  • 梯度累积
  • 学习率调度
  • 检查点保存

监督微调阶段

从通用到专用

监督微调(Supervised Fine-tuning, SFT)是在预训练基础上的进一步训练。这个阶段使用高质量的指令-回答对数据,让模型学会按照人类的指令执行特定任务。

关键改变:

  • 有监督学习:使用标注好的指令数据
  • 任务导向:针对特定任务进行优化
  • 对话格式:学习对话和问答模式
  • 指令遵循:提高指令理解和执行能力

数据特点:

SFT数据通常包含多样化的任务类型,如问答、摘要、翻译、代码生成等。每个样本都包含明确的输入指令和期望的输出回答。

监督微调示例
指令:请解释什么是机器学习
回答:机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习和改进...

奖励建模阶段

学习人类偏好

奖励建模(Reward Modeling, RM)阶段的目标是训练一个能够评估模型输出质量的奖励模型。这个模型学习人类的偏好,为后续的强化学习提供反馈信号。

工作原理:

  • 比较学习:通过比较不同回答的质量来学习
  • 人类标注:人类标注员对回答进行排序
  • 偏好建模:学习人类的价值观和偏好
  • 质量评分:为任何输出提供质量评分
奖励建模示例
回答A(更好)

详细、准确、有帮助的回答

奖励分数: 8.5
VS
回答B(较差)

简短、模糊的回答

奖励分数: 3.2

强化学习阶段

基于人类反馈的强化学习

RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)是训练的最后阶段,使用强化学习算法和奖励模型来进一步优化模型,使其生成更符合人类偏好的输出。

核心概念:

  • 策略优化:将语言模型视为策略进行优化
  • PPO算法:使用近端策略优化算法
  • 奖励信号:使用奖励模型提供反馈
  • 平衡探索:在优化和保持多样性之间平衡
RLHF训练循环
🤖
模型生成回答
奖励模型评分
📈
策略更新

训练过程总结

大模型的训练是一个复杂而精密的过程,每个阶段都有其独特的作用和价值。通过这四个阶段的训练,模型从一个随机初始化的参数集合,逐步发展成为能够理解和生成高质量文本的智能系统。

关键要点

🎯 循序渐进

从通用能力到专用技能,每个阶段都建立在前一阶段的基础上

📊 数据驱动

高质量的数据是训练成功的关键,不同阶段需要不同类型的数据

🤝 人机协作

人类反馈在后期训练中起到关键作用,确保模型符合人类价值观

⚖️ 平衡艺术

在性能、安全性、多样性等多个目标之间找到平衡