文章详细介绍了从零开始构建大语言模型的四个阶段：首先进行随机初始化，然后通过预训练让模型掌握语言基本规律，接着通过指令微调使其具备对话能力，最后利用偏好微调和推理微调进一步优化模型性能。这一完整流程使模型从初始的"胡言乱语"状态逐步进化为能够理解指令、生成高质量回答的智能系统，适用于各种实际应用场景。

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从零开始构建 LLMs 的四个阶段，使其能够应用于真实场景。

涵盖：

• 预训练
• 指令微调
• 偏好微调
• 推理微调

0️⃣ 随机初始化的 LLM

此时，模型一无所知。

你问它“什么是 LLM？”，得到的却是像“try peter hand and hello 448Sn”这样的胡言乱语。

它尚未见过任何数据，只拥有随机的权重。

1️⃣ 预训练

这一阶段通过在海量语料上训练 LLM 预测下一个 token，让它掌握语言的基本规律，从而吸收语法、世界知识等。

但它并不擅长对话，因为当被提示时，它只是继续生成文本。

2️⃣ 指令微调

为了让模型具备对话能力，我们通过在指令 - 响应对上进行训练来进行指令微调。这帮助它学会如何遵循提示并格式化回复。

现在它可以：

• 回答问题
• 总结内容
• 编写代码等

此时，我们很可能已经：

• 用尽了整个原始互联网档案和知识。
• 用光了用于人工标注指令 - 回复数据的预算。

那么我们还能做什么来进一步提升模型？

我们进入了强化学习（RL）的领域。

3️⃣ 偏好微调（PFT）

你一定在 ChatGPT 上见过这个界面，它会问：你更喜欢哪个回答？

这不仅仅是为了收集反馈，更是宝贵的人类偏好数据。

OpenAI 利用这些数据，通过偏好微调来优化他们的模型。

在 PFT 中：

用户在两个回答之间做出选择，以生成人类偏好数据。

随后训练一个奖励模型来预测人类偏好，并使用 RL 更新 LLM。

上述过程称为 RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，基于人类反馈的强化学习），用于更新模型权重的算法称为 PPO。

它教会 LLM 在没有“正确答案”的情况下也能与人类对齐。

但我们还可以进一步改进 LLM。

4️⃣ 推理微调

在推理任务（数学、逻辑等）中，通常只有一个正确答案，以及一系列明确的步骤来得出答案。

因此我们不需要人类偏好，而是可以用正确性作为信号。

这被称为推理微调 👇

步骤：

• 模型针对提示生成一个答案。
• 将该答案与已知正确答案进行比较。
• 根据正确性，我们给予奖励。

这被称为“基于可验证奖励的强化学习”。

DeepSeek 的 GRPO 是一种流行的技术。

这就是从零开始训练一个 LLM 的 4 个阶段。

• 从一个随机初始化的模型开始。
• 在大规模语料库上进行预训练。
• 使用指令微调，使其能够遵循命令。
• 使用偏好与推理微调来优化回答。

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