本文以通俗易懂的方式解释了大语言模型的训练原理，重点介绍了SFT（监督式微调）通过对话训练让模型学会交流，以及RLHF（基于人类反馈的强化学习）通过人类偏好排序和奖励模型使模型更符合人类期望。文章还探讨了Reasoning（推理能力）的实现方法，如GRPO训练策略，以及模型如何自发产生长思考和自我纠错的能力。整个过程旨在让模型从"只会背书的Nerd"转变为能流畅交流的助手。
GPT 训练完后并不能直接与用户流畅地聊天，就像是一个只会背书、不擅长与人交往的 Nerd 🤓。你说啥呢，他就接着从他大脑里想到的都一股脑说出来，接在你后面，情商约等于 0。
chatGPT 之所以叫 chatGPT，是因为它在 GPT 的基础上做了 chat 的后训练。
SFT
对话的训练素材大概长下面这样：
instruction token
通过特定的 Token 标记对话的格式，然后把这些经过审阅的对话喂给模型即可。
在喂对话前，还需要注意整理数据和调整超参数：
- • 数据清洗、过滤（去除垃圾、泄密、违法内容）
- • 样本平衡（不同任务/风格的比例）
- • 学习率、训练步数等超参的控制，避免遗忘原有能力或过拟合
这个步骤也叫SFT，全称 Supervised Fine-Tuning（监督式微调）。
Hugging Face 是一个找 AI 开源资源的好地方，这里也有对话训练集：https://huggingface.co/datasets/openchat/ultrachat-sharegpt
除了对话的 SFT，厂商可能还会进行工具调用（function calling / MCP）、多轮任务规划、搜索结果整合等子技能，这些微调对 AI Agent 的实现极为重要。
除了大模型出厂前的 SFT，厂商也提供出厂后微调的服务，当然你也可以自己微调开源模型。
举个例子：如果你原创了一门计算机语言，想训练一个专门帮你的新语言的助手，你可以在通用大模型的基础上，用大量的编程相关数据进行微调，这样模型就会更擅长写对应语言的代码、调试、解释代码等任务。
微调的好处是成本相对较低，不需要从头训练模型，就能在特定领域获得很好的效果。
RLHF
RL（强化学习）：智能体通过与环境“互动试错”，利用“奖励反馈”来学习如何做出能实现“长期利益最大化”的决策。
再下一步，来到RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback），解决“模型会说话，但不一定合人类偏好”的问题，用人类偏好信号做强化学习，把模型往“更符合人类期望”的方向推，从而实现Alignment（例如禁止黄赌毒啦，不要鼓励自杀啦，还有一系列 ZZZQ）。
先让人类对多条模型回答做偏好排序，训练一个奖励模型（Reward Model）去拟合这种偏好；再用强化学习（常见是 PPO）让生成模型最大化奖励，这是很常见的一种通过模型强化另一个模型的方法。后面章节会讲到 路人皆知的 Deepseek R1，他的训练方式更是左脚踩右脚。
简单来说就是循环下面三个步骤：
- • 自我生成： 原始模型生成一个回答。
- • 裁判打分： 刚才训练好的“奖励模型”给这个回答打一个分数（Scalar Reward）。
- • 参数更新： 如果分数高，算法（PPO）就会调整模型的参数，鼓励它以后多生成类似的回答；如果分数低，就抑制这种生成方式。
可能这时候就有小猫要问了，咋一句话的评分能影响到逐个 Token 生成的权重呢？Emmm，这个问题还是挺复杂的，但是知道像 PPO 这样的算法，会用这个总分来估算每一步动作的“好坏”（优势），从而对每个 token 的概率做梯度更新了。
来一个 RLHF 流程图方便各位小猫理解：
RLHF 流程
另外，现在也有一批“不要 RL 的 RLHF 替代品”，比如 DPO、IPO、ORPO 等，它们直接用人类偏好数据来训练，不再显式训练奖励模型和跑 PPO，但目标还是一样：让模型更符合人类喜欢的回答方式。
Reasoning
实现 Reasoning 的方式应该很多，例如与 RLHF 类似，你可以鼓励模型尽量使用逐步解题的方式回答问题，并把解题步骤放在<think>标签里，答案放在<answer>标签里，那它就可以学会逐步解题。
Deepseek 论文提到，通过一个叫GRPO的训练策略，通过一些固定的判断逻辑对输出结果进行评分。结果对就加分，格式对也加分，然后同一个 prompt 生成多个回答，奖励平均分以上的回答，这样就不需要额外训练一个奖励模型，只要设计好规则化奖励函数即可，节省掉传统 RLHF 里的花费高昂的奖励模型。
ds R1 zero 的回答长度逐渐变长
通过不断循环上述过程进行训练，模型会自发地让思考过程变长，为什么呢，因为经过长思考得到正确答案的概率更大，毕竟思考越长，它自己得到的信息就越多。最后，模型会自动产生“等等，我似乎错了”之类的惊喜时刻，这是属于 Reasoning 的“涌现”。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
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- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
