文章指出预训练决定大模型天花板，通过预测下一个token的方式对序列依存关系建模，其质量取决于数据规模、质量和多样性。SFT教会模型执行任务，RL则对任务处理结果进行优化纠偏。大模型能力源自预训练学到的知识，而非凭空产生，涌现智能只是被压缩知识的释放与融合。
预训练决定了大模型的天花板。虽然SFT（监督微调）、RL（强化学习）等 Post-Training 对模型的性能至关重要，但是预训练决定了大模型的天花板，这是由 Transformer 这类序列建模模型的特点和预测下一个 token（Predict Next Token） 的训练目标决定的。 大模型通过预测下一个 token 的方式对序列中 tokens 的依存关系进行建模，这个建模的结果和质量决定了模型可以学到哪些知识，也决定了模型的上下文处理能力。而结果和质量来自数据的规模、质量和多样性。预训练阶段的『序列建模』就是通常意义上说的压缩世界知识。LOSS 越低，压缩比越高、质量越高。现代大模型的训练扩展了原来的预训练，在预训练之后加入了高质量数据的学习、上下文的扩展等训练内容，这些扩展出来的训练内容被成为Mid-Training，本文将它们都归为广义意义上的预训练。
SFT 由于 mask 了 prompt，只计算 response 的 loss的这一特点，它的作用在于教会模型执行任务（指令跟随），以及看待、处理任务的方式。以文章总结任务为例，如何总结，应该融合哪些信息，由 SFT 教会模型。没有 SFT，模型难以完成要求的任务，只是一个图书馆。 RL 存在的原因是因为 SFT 虽然能教会模型如何做事，但是结果的准确性以及『做事的感觉』难以通过 SFT 达到，难以符合我们的期望，因为期望和准确性是基于结果进行评估的，而预测下一个词的方式，难以实现这点。因此 RL 是对模型的任务处理结果、处理方式进行优化、纠偏。RL 既在锤炼模型的智能深度，也在教模型『做人』。
这就是预训练、SFT、RL 三个阶段的价值点：我们为什么需要它们，它们解决了什么问题。 大模型是深度神经网络，而深度神经网络本质上是一个『神经元计算机』，使用反向传播算法可以让模型自动学习从输入到输出的线路。它的能力、知识源自学习，它没有见过的序列数据不会凭空产生，或者产生也不会有符合期望的效果。而这些知识源自预训练，所以我们说预训练决定了大模型的天花板。涌现的智能只是被压缩的知识的释放、挖掘和融合。
最后
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