大模型（如 GPT、BERT 等）训练一般可以分为以下 三个主要阶段，每个阶段都承担着不同的职责，共同推动模型从“语言新手”成长为“多任务专家”。

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🧠 一、预训练阶段（Pre-training）

📌 核心目标：

让模型学习通用语言知识和世界常识。

✅ 特点：

• 数据量巨大（TB级以上），通常来自网络、书籍、百科等；
• 无监督或自监督学习：
  • BERT 使用 掩码语言模型（MLM）
  • GPT 使用 自回归语言模型（Auto-regressive）

🏗️ 技术细节：

• Transformer 架构为主；
• 大批量并行训练；
• 大模型参数通常达到数十亿甚至万亿级别。

🎯 目标是：

学习语法、常识、句式结构、上下文语义等 通用能力。

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🧪 二、微调阶段（Fine-tuning）

📌 核心目标：

让模型适应特定任务或领域，比如情感分析、问答、摘要、代码生成等。

✅ 特点：

• 有监督学习（带标签数据）；
• 使用比预训练小得多的语料；
• 不同任务、领域会分别训练（可以多任务同时也可以单任务）。

🎯 效果：

提升模型在特定领域/任务中的精度和表现力，例如：

• 金融领域微调后擅长分析报告；
• 医疗微调后能更好理解临床对话。

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👥 三、对齐与指令微调（Alignment / Instruction Tuning）

📌 核心目标：

让模型行为更加“人类对齐”，安全、守规、有用。

✅ 典型方法：

• 指令微调（Instruction Tuning）：训练模型遵循“用户指令”，例如“写一个摘要”；
• 人类反馈强化学习（RLHF）：
  • 收集用户偏好数据（哪个回答更好）
  • 用奖励模型训练一个“人喜欢的行为”策略
• 还有例如 DPO（Direct Preference Optimization）、RLAIF 等新技术替代 RLHF。

🎯 结果：

• 让模型更加 “对人友好”；
• 能对话、解释、拒绝危险请求。

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🧩 附加阶段（可选）

阶段	描述
Continual Learning（持续学习）	保持模型随时间更新而不过时
Retrieval-Augmented Training（检索增强训练）	融合外部知识库，提升时效性和精度
蒸馏（Distillation）	将大模型能力压缩为小模型

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📊 小结

阶段	核心任务	学习方式	数据类型
预训练	学习语言本体	自监督	大规模无标签
微调	学习任务技能	有监督	中小规模标注数据
对齐	适应人类期望	人类反馈+微调	偏好/指令/打分数据