刚试用了一下通过大模型生成脑图，非常简单，记录一下

一、用大模型生成脑图文件

关键：存在markdown文件

举例：使用Deepseek，输入问题：“针对大模型的后训练，生成一个开发计划，用markdown格式表示”

然后大模型输出：

# 大模型后训练开发计划

## 1. 项目概述
**目标**：完成大模型领域适应、指令对齐和安全增强的后训练  
**模型基线**：基于预训练模型（如LLaMA、GPT-3等）  
**预期成果**：具备领域专业能力、可靠安全边界的高可用模型

## 2. 阶段规划

### 2.1 数据准备阶段（2-4周）
- **数据收集**
  - 领域数据：专业文献/行业文档/领域问答对
  - 指令数据：人工编写多轮对话样本
  - 安全数据：对抗性提示词及标准响应
- **数据清洗**
  - 去重去噪处理
  - 质量标注（领域相关性/指令复杂度/安全等级）
- **数据增强**
  - 文本扩写/回译增强
  - 知识注入（知识图谱融合）
  
### 2.2 模型训练阶段（3-6周）
#### 2.2.1 领域适应训练
- 采用LoRA/Adapter微调
- 分层学习率设置
- 领域知识蒸馏

#### 2.2.2 指令微调
- 多任务联合训练
- 奖励模型构建（RHLF）
- 思维链（CoT）增强

#### 2.2.3 安全对齐
- 对抗训练框架搭建
- 红队测试机制
- 价值观对齐算法

### 2.3 评估验证阶段（2-3周）
#### 评估体系
```mermaid
graph TD
    A[基础能力] --> B1(语言流畅度)
    A --> B2(事实准确性)
    C[领域能力] --> D1(专业术语)
    C --> D2(推理深度)
    D[安全性] --> E1(有害内容过滤)
    D --> E2(价值观对齐)

然后将上面的输出拷贝，存成.md文件

用Xmind导入

导入结果如下：

用了十分钟试用了一下，非常方便