张小明
前端开发工程师
一、前置基础：先搞懂两个核心前提
1. 所有文字，在模型眼里都只是数字；
2. 核心技术底座：Transformer架构
（1）自注意力机制（Self-Attention），模型关联上下文的核心；
（2）前馈神经网络（FFN）+ 多层堆叠；
二、完整链路第一步：预训练（模型学知识的阶段）
用万亿数据，以预测下一词为目标，把知识/逻辑存入参数；
三、完整链路第二步：微调&对齐（让模型听懂人话，好好答题）
1. 有监督微调 SFT（Supervised Fine-Tuning）
2. 人类反馈强化学习RLHF/RLAI（对齐，核心是说人话、答题准）
四、运行阶段：推理（提问，模型实时生成答案的底层过程）
1：输入预处理；
2：Trasformer逐层计算（核心运算）；
3：采样：选出下一个字/词；
4：循环生成（逐字输出）
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