大模型预训练与微调全攻略，从“通才“到“专家“的技术蜕变-平芜编程栈

大模型训练分为预训练和微调两阶段。预训练用海量数据打造"通才"，掌握基础语言与知识；微调通过SFT教模型"什么是好答案"，再通过Alignment教模型"什么是坏答案"，最终形成安全可靠的专业"专家"。这种训练范式平衡了通用能力与专业能力，是当前AI时代最核心的技术基础。

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

想象你在培养一个人才：

第一阶段：让他接受通识教育，学习语文、数学、历史、科学……成为一个知识面广博的"通才"
第二阶段：根据职业方向，进行专业训练，比如学医学、法律或工程，成为某个领域的"专家"

大模型的训练过程，与此惊人地相似。

GPT-4、Claude、文心一言等大模型，都不是一蹴而就的。它们的诞生经历了两个关键阶段：预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）。前者打造"通才"，后者塑造"专家"。今天，我们就来拆解这个从通用到专用的技术蜕变过程。

预训练：用海量数据打造"通用智能"

什么是预训练？

预训练，就是用海量文本数据训练一个"什么都懂一点"的通用大模型。

这些数据可能来自：

互联网上的网页、论坛、博客
数字化的书籍、论文、新闻
代码库、维基百科、社交媒体……

数据量有多大？以GPT-3为例，训练数据量达到45TB，相当于数千亿个单词。模型在这些数据中学习：

语言的语法和词汇
常识知识（地球是圆的、水往低处流）
逻辑推理能力
基础的写作、翻译、代码能力

这个阶段训练出来的模型，我们称之为Pre-trained Model（预训练模型）。它就像一个博学的通才，对各种话题都有基础理解，但还不够"专业"。

预训练的局限性

预训练模型虽然强大，但存在明显短板：

1. 缺乏领域专业性

它能聊医学常识，但无法像专业医生一样诊断病情
它能写代码，但可能不符合你公司的编码规范

2. 不懂"你想要什么"

你问它一个问题，它可能给出冗长的、不着重点的回答
它不知道什么是"好答案"，只是在统计规律上预测下一个词

3. 可能输出有害内容

因为训练数据中包含互联网上的各种内容，模型可能输出偏见、错误或不当言论

这就是为什么我们需要微调——把"通才"训练成符合特定需求的"专家"。

微调第一步：SFT，教模型"什么是好答案"

微调分为两个关键阶段。第一阶段叫SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）。

SFT的核心思想：树立榜样

SFT就像给孩子树立榜样——告诉他：“你应该这样做。”

在这个阶段，我们需要准备指令微调数据。每条数据包含两个部分：

字段	说明	示例
Input（输入）	用户的问题	“北京的天气怎么样？”
Output（输出）	标准答案	“北京目前气温15°C，多云，空气质量良好。”

数据从哪来？

这些"标准答案"通常通过以下方式获得：

1. 专家标注

雇佣大量专业人员，针对每个问题给出高质量答案
比如医疗领域模型，需要医生标注；法律模型，需要律师标注

2. 质量筛选

从现有数据中筛选出高质量的问答对
比如Stack Overflow上的高赞回答、知乎的优质答案

3. 数据规模

通常需要数千到数十万条高质量数据
数据越多、质量越高，模型表现越好

SFT训练后的效果

通过SFT训练，模型学会了：

按照人类期望的方式回答问题
理解指令的意图（比如"总结一下"vs"详细解释"）
输出结构化、专业化的内容

我们把训练后的模型称为SFT Model。但这还不够——我们只告诉了模型"该做什么"，还没告诉它"不该做什么"。

微调第二步：Alignment，教模型"什么是坏答案"

这就引出了微调的第二阶段：Alignment（对齐）。

Alignment的核心思想：纠正错误

如果说SFT是"树立榜样"，那么Alignment就是"纠正错误"——告诉模型：“这样做不对，应该避免。”

当SFT模型上线后，我们会收集用户的真实反馈：

点赞👍：说明回答质量好
点踩👎：说明回答有问题（啰嗦、答非所问、不当内容等）

这些反馈成为Alignment阶段的重要数据来源。

Alignment的数据格式

Alignment数据与SFT数据不同。对于同一个问题，我们提供一对正反答案：

字段	说明	示例
Input	用户问题	“如何快速减肥？”
Accepted	接受的答案	“健康减肥需要合理饮食+适量运动，建议咨询营养师。”
Rejected	拒绝的答案	“不吃饭就能快速瘦！”