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营销型网站建设口碑好,做电商有哪些网站,企业网站改版升级,衡水seo优化大模型训练分为预训练和后训练两阶段。预训练通过自回归、自编码等方法从海量文本学习语言通用模式#xff0c;构建知识基座。后训练解决预训练模型的幻觉风险和指令遵循弱问题#xff0c;通过监督微调、偏好对齐等方法提升生成质量并适配专业领域。主要技术路线包括ReFT、RL…大模型训练分为预训练和后训练两阶段。预训练通过自回归、自编码等方法从海量文本学习语言通用模式构建知识基座。后训练解决预训练模型的幻觉风险和指令遵循弱问题通过监督微调、偏好对齐等方法提升生成质量并适配专业领域。主要技术路线包括ReFT、RLHF、DPO和RLAIF需根据任务需求灵活组合使用。一、预训练阶段构建通用知识基座模型从海量文本中学习语法、语义、常识和领域知识。常用的方法有自回归模型如GPT系列通过预测下一个词来训练模型。自编码模型如BERT通过掩码语言模型Masked Language Modeling, MLM任务训练模型。混合方法结合自回归和自编码的优势如T5、BART预训练过程一般可分为三阶段初期训练学习基础语言统计规律如词频、共现关系中期训练捕获语法结构及语义关联如上下文依赖退火训练优化表示空间增强特征泛化性。总之预训练阶段的核心目标是使模型掌握语言的通用模式如BERT的掩码预测、GPT的自回归生成为下游任务提供知识基础。二、后训练阶段对齐人类偏好与领域需求预训练模型虽具备通用知识但存在幻觉风险与指令遵循弱的问题。后训练通过微调技术实现核心目标提升生成质量与事实准确性强化指令理解与价值观对齐适配专业领域如医疗、编程。关键技术方法类别代表方法功能监督微调SFT、RSFT基础任务适配与质量筛选偏好对齐RLHF、DPO人类价值观注入与安全控制策略优化PPO、GRPO平衡探索与稳定性能力增强思维链、工具调用复杂推理与工具协作能力强化后训练流程设计多环节协同演进后训练需分阶段组合技术典型流程如下指令数据构建 收集多场景数据日常对话、知识问答、代码等构建任务导向数据集。监督微调SFT 用指令数据微调模型建立基础任务能力如格式遵循、基础推理。拒绝采样微调RSFT 通过人工/模型筛选高质量样本迭代优化生成质量SFT的强化版。偏好对齐训练 RLHF路径SFT → 奖励模型训练 → PPO优化 DPO路径直接利用偏好数据优化策略跳过奖励模型训练。专项能力增强 注入领域知识如医学术语、城市治理、工业生产、集成思维链CoT提升长程推理、结合工具调用解决复杂问题。大模型的后训练阶段各方法通常需要多环节组合使用SFT不可跳过 直接应用RLHF/DPO会导致强化学习难以收敛缺乏任务基础。流程灵活组合 轻量任务可仅用SFTRSFT高安全需求任务需SFT→DPO→领域适配。新兴范式创新 如GRPO通过群体输出对比替代PPO的Critic模型降低计算开销三、后训练技术路线的另一个角度我们日常中可能遇到更笼统的说法用某种名词指代某条技术路线。如1. ReFT强化微调核心公式ReFT SFT PPO 自动化评估• 流程监督微调SFT使用标注数据训练模型建立基础语言能力强化学习优化PPO通过自动化程序如规则引擎或参考答案比对评估模型输出生成奖励信号驱动PPO调整参数。• 优势自动化评估无需人工干预适用于数学求解、代码生成等客观标准明确的任务数据高效仅需数十条样本即可显著提升效果如GSM8K数学数据集。RLHF基于人类反馈的强化学习核心公式RLHF SFT PPO 人类反馈• 流程SFT初步训练奠定任务基础能力人类反馈整合直接使用人类对输出的评分/排序指导PPO或训练奖励模型Reward Model替代人工生成奖励信号。• 优势主观对齐使输出更符合人类价值观适用于对话系统、创意生成等需复杂评判的任务• 局限人类标注成本高且可能存在偏好不一致问题。DPO直接偏好优化核心特点跳过强化学习采用监督学习直接优化偏好• 流程SFT预训练获得基础模型偏好数据构建收集人类对多个输出的偏好选择如选择答案A而非B损失函数设计通过参考模型Reference Model计算偏好概率差直接微调参数如最大化偏好输出概率。• 优势训练稳定避免PPO的探索性试错收敛更快资源高效无需奖励模型降低计算复杂度• 适用场景拥有大量人类偏好数据的任务如安全对齐、风格适配。RLAIF基于AI反馈的强化学习核心公式RLAIF SFT PPO AI反馈• 流程SFT初始化AI替代人类由辅助AI模型如预训练奖励模型生成奖励信号驱动PPO优化• 优势低成本减少人类标注依赖适合规模化应用• 局限效果高度依赖辅助模型质量劣质AI反馈可能导致奖励黑客Reward Hacking。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名从业五年的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课