文章介绍了大模型训练的两阶段核心流程：预训练阶段通过自回归、自编码等方法构建通用知识基座；后训练阶段通过监督微调、偏好对齐等技术对齐人类偏好与领域需求。详细解析了ReFT、RLHF、DPO和RLAIF等主流技术路线，强调SFT不可跳过，指出不同技术路线的适用场景和优势，帮助读者理解大模型从通用语言理解到任务精准适配的能力跃迁过程。
一、预训练阶段：构建通用知识基座
模型从海量文本中学习语法、语义、常识和领域知识。常用的方法有：
- 自回归模型（如GPT系列）：通过预测下一个词来训练模型。
- 自编码模型（如BERT）：通过掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）任务训练模型。
- 混合方法：结合自回归和自编码的优势（如T5、BART）
预训练过程一般可分为三阶段：
- 初期训练：学习基础语言统计规律（如词频、共现关系）；
- 中期训练：捕获语法结构及语义关联（如上下文依赖）；
- 退火训练：优化表示空间，增强特征泛化性。
总之预训练阶段的核心目标是使模型掌握语言的通用模式（如BERT的掩码预测、GPT的自回归生成），为下游任务提供知识基础。
二、后训练阶段：对齐人类偏好与领域需求
预训练模型虽具备通用知识，但存在幻觉风险与指令遵循弱的问题。后训练通过微调技术实现：
核心目标：
- 提升生成质量与事实准确性；
- 强化指令理解与价值观对齐；
- 适配专业领域（如医疗、编程）。
关键技术方法：
| 类别 | 代表方法 | 功能 |
|---|---|---|
| 监督微调 | SFT、RSFT | 基础任务适配与质量筛选 |
| 偏好对齐 | RLHF、DPO | 人类价值观注入与安全控制 |
| 策略优化 | PPO、GRPO | 平衡探索与稳定性 |
| 能力增强 | 思维链、工具调用 | 复杂推理与工具协作能力强化 |
后训练流程设计：多环节协同演进
后训练需分阶段组合技术，典型流程如下：
- 指令数据构建 收集多场景数据（日常对话、知识问答、代码等），构建任务导向数据集。
- 监督微调（SFT） 用指令数据微调模型，建立基础任务能力（如格式遵循、基础推理）。
- 拒绝采样微调（RSFT） 通过人工/模型筛选高质量样本，迭代优化生成质量（SFT的强化版）。
- 偏好对齐训练 RLHF路径：SFT → 奖励模型训练 → PPO优化； DPO路径：直接利用偏好数据优化策略，跳过奖励模型训练。
- 专项能力增强 注入领域知识（如医学术语、城市治理、工业生产）、集成思维链（CoT）提升长程推理、结合工具调用解决复杂问题。
大模型的后训练阶段各方法通常需要多环节组合使用
- SFT不可跳过： 直接应用RLHF/DPO会导致强化学习难以收敛（缺乏任务基础）。
- 流程灵活组合： 轻量任务可仅用SFT+RSFT；高安全需求任务需SFT→DPO→领域适配。
- 新兴范式创新： 如GRPO通过群体输出对比替代PPO的Critic模型，降低计算开销
三、后训练技术路线的另一个角度
我们日常中可能遇到更笼统的说法，用某种名词指代某条技术路线。如：
1. ReFT（强化微调）
核心公式：ReFT = SFT + PPO + 自动化评估
• 流程：
- 监督微调（SFT）：使用标注数据训练模型，建立基础语言能力；
- 强化学习优化（PPO）：通过自动化程序（如规则引擎或参考答案比对）评估模型输出，生成奖励信号，驱动PPO调整参数。
• 优势：
- 自动化评估：无需人工干预，适用于数学求解、代码生成等客观标准明确的任务；
- 数据高效：仅需数十条样本即可显著提升效果（如GSM8K数学数据集）。
- RLHF（基于人类反馈的强化学习）
核心公式：RLHF = SFT + PPO + 人类反馈
• 流程：
- SFT初步训练：奠定任务基础能力；
- 人类反馈整合：直接使用人类对输出的评分/排序指导PPO；或训练奖励模型（Reward Model），替代人工生成奖励信号。
• 优势：
- 主观对齐：使输出更符合人类价值观，适用于对话系统、创意生成等需复杂评判的任务；
• 局限：
- 人类标注成本高，且可能存在偏好不一致问题。
- DPO（直接偏好优化）
核心特点：跳过强化学习，采用监督学习直接优化偏好
• 流程：
- SFT预训练：获得基础模型；
- 偏好数据构建：收集人类对多个输出的偏好选择（如选择答案A而非B）；
- 损失函数设计：通过参考模型（Reference Model）计算偏好概率差，直接微调参数（如最大化偏好输出概率）。
• 优势： - 训练稳定：避免PPO的探索性试错，收敛更快；
- 资源高效：无需奖励模型，降低计算复杂度；
• 适用场景：拥有大量人类偏好数据的任务（如安全对齐、风格适配）。
- RLAIF（基于AI反馈的强化学习）
核心公式：RLAIF = SFT + PPO + AI反馈
• 流程：
- SFT初始化；
- AI替代人类：由辅助AI模型（如预训练奖励模型）生成奖励信号，驱动PPO优化；
• 优势：
- 低成本：减少人类标注依赖，适合规模化应用；
• 局限：
- 效果高度依赖辅助模型质量，劣质AI反馈可能导致奖励黑客（Reward Hacking）。
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