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”。
🧠 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。
🧪 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。
👥 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。
🧩 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 |
📊 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 |
