AI基石 | 大模型训练三部曲：预训练、SFT 与 RLHF —— ChatGPT 是如何炼成的？

前言

很多初学者有一个误区：以为把百科全书喂给模型，它就能回答问题了。 大错特错。

如果你直接用百科全书训练一个模型（Base Model），当你问它：“也就是北京的特产是什么？” 它可能会接着你的话往下写：“……还有上海的特产，广州的特产。” 因为它只会**“文字接龙”，它不懂这是在“回答问题”**。

要让 AI 从“续写狂魔”变成“贴心助手”，需要经历三个阶段：

1. 预训练 (Pre-training)：读万卷书，学通识。（获得知识）
2. 监督微调 (SFT)：名师辅导，学规矩。（学会对话）
3. 人类反馈强化学习 (RLHF)：价值对齐，学做人。（符合人类价值观）

今天，我们就来拆解这三步走的底层逻辑与数据差异。

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第一阶段：预训练 (Pre-training) —— 孤独的博学家

这是最烧钱、最耗时、门槛最高的阶段。99% 的公司和个人都玩不起，只能用开源的（如 Llama 3, Qwen）。

1. 核心任务：预测下一个词 (Next Token Prediction)

在这个阶段，AI 被关在一个只有书的房间里。我们给它喂海量的互联网文本（CommonCrawl、维基百科、GitHub 代码）。

训练目标只有一个： 遮住这句话的最后一个字，猜它是啥。

• 输入：“床前明月光，疑是地上__”
• AI 预测：“霜” (奖励) / “鞋” (惩罚)

这种训练方式叫 Causal LM (因果语言模型)。

2. 只有“知识”，没有“意识”

经过几万亿个 Token 的训练，模型学会了语法、逻辑、世界知识。它变成了 Base Model (基座模型)。

Base Model 的特点：

• 博学：它知道量子力学，也知道 Python 语法。
• 不听话：你问它问题，它可能不回答，而是给你出下一道题（因为它以为在做文本续写）。

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第二阶段：监督微调 (SFT) —— 懂事的练习生

为了让 AI 听懂指令，我们需要进入 Supervised Fine-Tuning (SFT) 阶段，也叫 指令微调 (Instruction Tuning)。

1. 核心任务：问答配对

这个阶段的数据不再是“乱糟糟的网页”，而是人工精心编写的 (Prompt, Response) 对。

• Prompt (指令)：“请把下面这句话翻译成英文：你好。”
• Response (回答)：“Hello.”

模型依然是在做“预测下一个词”，但这次它学到了一个模式：当用户发出指令时，我要给出对应的回答，而不是接着指令往下编。

2. 数据格式的质变

这是实战中最重要的区别。

• 预训练数据（纯文本）：

  今天天气真好，我们去公园玩吧。公园里有很多人...
  

• SFT 数据（对话格式，通常是 JSONL）：

  {
      "instruction": "请解释一下什么是量子纠缠？",
      "output": "量子纠缠是量子力学中的一种现象，描述了两个粒子..."
  }
  

经过 SFT，模型就变成了 Chat Model (对话模型)，比如 Llama-3-Instruct。

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第三阶段：RLHF (人类反馈强化学习) —— 有道德的助手

SFT 后的模型虽然能对话，但它可能为了讨好你而胡说八道 (Hallucination)，或者输出暴力色情内容。 为了让 AI 符合人类的价值观（有用、诚实、无害），需要用到 RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)。

1. 核心流程：老师打分

这就像训练小狗，做对了给骨头，做错了打手心。

1. 奖励模型 (Reward Model)：让人类给 AI 的回答打分（好回答得高分，坏回答得低分）。训练一个“打分模型”来模仿人类的喜好。
2. 强化学习 (PPO/DPO)：让 AI 自己生成回答，Reward Model 给分。AI 为了拿高分，会不断调整策略，向“人类喜欢的方向”靠拢。

2. DPO：更优雅的替代者

传统的 PPO 算法非常复杂且不稳定。现在主流的微调（如 Llama 3）开始使用 DPO (Direct Preference Optimization)。 它不需要训练复杂的奖励模型，直接给 AI 两条回答（一条好的，一条坏的），告诉它：“学好的，别学坏的”。

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四、 代码实战：看看 SFT 代码长啥样

在实际工作中，我们 90% 的场景是在做 SFT (微调)。也就是拿开源的 Base 模型，喂入自己的行业数据（比如医疗问答、法律文书）。

我们使用 Hugging Face 的 trl 库（Transformer Reinforcement Learning），这是目前最流行的微调工具。

# 伪代码演示 SFT 核心逻辑
from datasets import load_dataset
from trl import SFTTrainer
from transformers import TrainingArguments, AutoModelForCausalLM

# 1. 加载模型 (比如 Qwen 或者 Llama)
model_name = "Qwen/Qwen1.5-7B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 2. 加载数据 (你的私有数据，JSON格式)
# 格式: {"text": "User: 什么是SFT? \n Assistant: SFT是监督微调..."}
dataset = load_dataset("json", data_files="my_data.json", split="train")

# 3. 设置训练参数
args = TrainingArguments(
    output_dir="./sft_output",
    per_device_train_batch_size=4, # 显存杀手，调小点
    learning_rate=2e-5,            # 微调的学习率通常很小
    num_train_epochs=3
)

# 4. 初始化 SFT 训练器 (Hugging Face 把脏活累活都封装了)
trainer = SFTTrainer(
    model=model,
    train_dataset=dataset,
    dataset_text_field="text",     # 指定数据集中哪一列是训练文本
    max_seq_length=1024,
    args=args
)

# 5. 开始炼丹
trainer.train()

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五、 结语：普通人的机会在哪里？

看完这三部曲，你可能会绝望：“预训练要几千张显卡，SFT 也要大显存，我这破电脑能干啥？”

别急。AI 届为了让普通人也能玩转大模型，发明了一种**“偷懒”的技术。 我们不需要微调模型的所有参数（几十亿个），我们只需要微调不到 1%** 的参数，就能达到几乎相同的效果。

这就是大名鼎鼎的 LoRA (Low-Rank Adaptation)。

下一篇预告： 如何用一张消费级显卡（甚至 CPU），微调千亿参数的大模型？ 《第14期：微调黑科技：LoRA 与 PEFT —— 让大模型在你的显卡里“翩翩起舞”》

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📚 课后作业

1. 去 Hugging Face 官网，搜索 Llama-3-8B 和 Llama-3-8B-Instruct，看看它们的 Model Card 介绍有什么不同？（体会 Base 和 Instruct 的区别）
2. 思考：如果你想做一个“林黛玉风格”的聊天机器人，你应该收集什么样的 SFT 数据？