从预训练到强化学习，全面解析现代AI大模型的训练流程
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
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
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
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
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
收集和预处理训练数据
大规模无监督学习
任务特定的有监督训练
基于人类反馈的强化学习
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。
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。
模型需要根据前面的词预测下一个词
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。
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。
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。
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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。
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。
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
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
在性能、安全性、多样性等多个目标之间找到平衡