文章系统介绍大模型训练的7种关键数据类型：预训练数据（基础语言能力）、指令微调数据（对话能力）、专项任务数据（行业落地）、奖励模型数据（偏好判断）、RLHF数据（自我优化）、RLAIF数据（AI评价）以及CoT数据（推理能力）。通过具体示例展示每种数据的格式和解决的问题，指出数据工程是模型进步的核心，理解数据形态就是理解大模型为什么"聪明"。

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你可能听过：

• • 预训练数据
• • 指令微调数据（SFT）
• • CoT 数据
• • 偏好数据（RM）
• • 强化学习数据（RLHF）
• • AI 反馈数据（RLAIF）
• • 专项任务数据（如 SQL/代码/RAG）

但这些名词如果没有“数据长什么样”的具体示例，其实依然抽象。

这篇文章，将系统带你看清楚：
大模型不同训练阶段的数据到底是什么样的？每种格式解决什么问题？行业最新实践是什么？

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1. 预训练数据（Pre-training）：最原始、最海量、最便宜
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预训练就是让模型“先学会读写”，数据是无标注、连续文本。

✔ 示例（自然语言补全文本）

量子纠缠是量子力学中的一种重要现象，指两个或多个粒子在空间上分离后仍然保持某种关联性。当对其中一个粒子进行测量时...

模型任务：预测下一个 token。

✔ 示例（百科/网页清洗后）

标题：光合作用的基本过程正文：光合作用是绿色植物利用阳光，将二氧化碳和水转化为葡萄糖并释放氧气的过程。该过程主要分为光反应和暗反应...

✔ 示例（代码预训练）

def sum(a, b):    return a + b

✔ 示例（社交媒体文本）

今天第一次用上新的 AI 绘图工具，效果真的不错，就是生成有点慢...

预训练解决的问题

• • 基础语言能力
• • 语法逻辑
• • 世界知识
• • 多语言能力
• • 内容连贯性

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2. 指令微调（SFT）：教模型“听懂人类指令”
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SFT 是让模型从“语言模型”变成“聊天助手”的关键。

✔ 示例（Instruction 格式）

{  "instruction": "用通俗的语言解释什么是过拟合。",  "input": "",  "output": "过拟合指模型在训练集上表现很好，但在新数据上表现很差。因为模型把训练数据里的噪声也当成规律记住了。"}

✔ 示例（多轮对话格式）

[  {"role": "user", "content": "光合作用是什么？"},  {"role": "assistant", "content": "光合作用是植物利用光能合成养分的过程。"},  {"role": "user", "content": "能不能再详细一点？"},  {"role": "assistant", "content": "当然可以。光合作用分为光反应和暗反应两个阶段..."}]

✔ 示例（加入链式推理 CoT）

{  "instruction": "计算：38 × 27",  "output": "第一步，将 38 和 27 分解：38 = 30 + 8，27 = 20 + 7。\n第二步，分别相乘：30×20 = 600，30×7 = 210，8×20 = 160，8×7 = 56。\n第三步，求和：600 + 210 + 160 + 56 = 1026。"}

SFT 解决的问题

• • 明确指令 → 回答逻辑
• • 对话能力
• • 防止模型胡言乱语
• • 为结构化任务做准备

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3. 专项任务训练数据：让模型“能干活”
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包括 text2sql、数学推理、代码生成、RAG 等垂直任务。

✔ 示例（Text2SQL）

{  "instruction": "查询年龄超过 30 岁的员工姓名。",  "schema": "表 employee(id, name, age, dept)",  "output": "SELECT name FROM employee WHERE age > 30;"}

✔ 示例（生成型 RAG 数据：HyDE 风格）

{  "query": "澳大利亚的首都是哪里？",  "pseudo_document": "澳大利亚的首都是堪培拉，位于澳大利亚东南部，是联邦政府所在地。",  "answer": "堪培拉"}

✔ 示例（代码修复任务）

{  "instruction": "修复下面函数中的错误。",  "input": "def add(a, b): return a - b",  "output": "def add(a, b): return a + b"}

专项任务数据直接影响模型的行业落地能力。

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4. 奖励模型（RM）数据：告诉模型“哪个回答更好”
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RM 数据采用成对比较，是 RLHF 的基础。

✔ 示例（Pairwise）

{  "prompt": "解释为什么天空是蓝色的。",  "better_response": "天空呈蓝色是因为阳光中的蓝色光更容易被大气分子散射，这种现象称为瑞利散射。",  "worse_response": "因为天空本来就是蓝色的。"}

RM 学到的是：在同一个 Prompt 下 A 优于 B。

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5. RLHF / PPO 数据：模型在奖励驱动下“自我提升”
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RLHF 训练数据不直接保存为文件，但流程数据可概念化为：

{  "prompt": "给我一些提升睡眠质量的建议。",  "model_output": "你可以保持固定睡眠时间、减少咖啡因摄入、睡前避免电子设备...",  "reward": 0.86}

最终不是训练数据推动模型，而是“策略优化”推动模型。

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6. RLAIF（AI 反馈）数据：用 AI 自动做偏好评价
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2024–2025 最重要趋势：AI 替代人类标注。

✔ 示例（AI Judge 格式）

{  "prompt": "为什么要学习编程？",  "assistant_response": "编程是一种解决问题的能力，可以让你自动化任务、构建产品并提升逻辑思维能力。",  "ai_score": 0.91}

它通过规则/多模型投票给分，大幅降低标注成本。

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7. 行业趋势
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训练阶段	2023 特点	最新趋势
预训练	真实网页文本	加入大规模合成语料、知识蒸馏语料
SFT	QA 为主	CoT、高结构化任务占比激增
RLHF	人类偏好	AI 反馈（RLAIF）为主流
RM	单目标	多目标收益：安全性+事实性+逻辑性
专项任务	任务少	数学、代码、SQL 等专项库快速扩大

模型进步的核心原因：
不仅是模型结构，而是更好的数据工程（Data Engineering）。

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结语

本文只是简单的展示了不同训练数据的形态，真实数据比这复杂很多，构建数据的过程费时费力，也是模型训练中投入极大的一部分，同样也可以认为是对知识的凝练和总结。
所以：

理解数据形态，就是理解大模型为什么“聪明”

如果把大模型比喻成工厂：

• • 预训练数据是原料
• • SFT 是加工工艺
• • RLHF 是质检和优化
• • 专项任务是产品线

所有能力最终都来自于数据本身的形态和质量。

​最后

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