本文旨在帮助非专业背景的读者理解AI大模型领域，特别是开源与闭源模型的区别、模型后训练的意义及概念。文章详细解释了开源模型的优势、后训练的作用，以及SFT、DPO、LoRA等微调技术的具体应用。通过通俗易懂的类比和解释，让读者明白如何进行模型后训练，即使没有深厚的技术背景，也能掌握这一AI技术。

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Y行记一直希望能帮助普通非专业人 理解AI大模型领域。最近凌雁跟朋友聊天，发现很多非技术背景的同学比较难真正理解“开源”vs“闭源”、模型训练的意义和概念。

今天来为非专业背景的朋友们，讲下关于大模型后训练的几个问题：

1）开源模型是干嘛用的？

2）为什么要模型后训练？

3）模型训练的几个重要概念（SFT/DPO/Lora…傻傻看不懂怎么办）

4）小白如何进行模型后训练？

希望不从业这个领域的你，也能看懂 什么情况下需要开源大模型的后训练、以及如何进行后训练。

希望能帮更多需要的人，解决问题。

1. “开源模型”是干嘛用的？

开源模型是什么？

“开源模型”指的是源代码、模型参数（权重）甚至训练数据被公开发布的AI大模型，任何人都可以免费查看、使用、修改和分发。

为什么很多会喜欢开源模型？

闭源模型只能直接调用；调现成的模型API就能运用的场景，可以直接用闭源模型

开源模型有几大优点：

1）更多的自主权，可以二次开发和微调来适配自己的特定诉求；

2）更透明、更安全，自部署后不用担心自己的数据被模型公司剽来训练，对于部分企业可以满足数据合规、数据不出境的诉求；

3）开源带来生态共建，像提供了“开放式厨房”，全球开发者可以共同贡献代码、优化模型、开发工具插件，可以加速AI技术的迭代速度。‌

为什么说中国的模型厉害且开源？

• 开源模型：将源代码开放出来的模型，比如Deepseek V3.2、Kimi 2.5、Qwen 3的部分模型。
• 闭源模型：没有开放源代码出来的模型，比如ChatGPT 5系列、Gemini 3。

有“中国开源为主、美国闭源为主”的说法。当然GPT也有GPT-OSS系列是开源的。一般开源版本会低于闭源版本。而Deepseek和Kimi都是直接把最新版本给开源了。

2. 为什么要模型“后训练”？

大模型比如ChatGPT、Qwen出生时已博览群书，它们是“通才”，但对某些具体任务、说话风格、规则可能不够精通，因此我们需要在它已经学好的基础上，加一段“专业进修课程”，让它变成某个领域的高手，或者适应特定的要求——这就是后训练（也叫“微调”）。

后训练解决什么？

• 预训练：让模型“见多识广、会写会聊”（像读了海量书）。
• 后训练：让模型“更听话、更符合偏好、更安全、更像某种风格”（像上岗前培训 + 绩效考核）。

后训练主要解决已有的基础大模型无法解决的那些特定场景。

3. 模型训练的那些概念SFT/DPO/Lora微调等等

到底干嘛的？

模型后训练方式分类包含：SFT监督学习、DPO偏好训练、RLHF强化学习……

——是不是被概念弄晕了？

看下面，是否能清晰些？

• SFT：

  给“标准答案”，让它学会照着答——“题海战术法”

• DPO：

  不给标准答案，给“更喜欢哪个”，让它学会迎合偏好——“直接反馈法”

• 强化学习（RL/RLHF）：

  用“打分与奖励”当教练，让它反复优化到更高分——“教练指导与积分奖励”法

如果还不好理解，对比起来看个表 是否好一些——

再说说：全参微调 vs Lora微调

类比：

• 传统全量微调：像把整辆车的发动机、底盘都拆了改造（效果强，但贵、费时、风险大）。
• LoRA：像加装一个“外挂改装套件”（只改很小一部分关键连接件），达到接近的效果。

常听到的LoRA 微调是什么？

LoRA不像 SFT/DPO/RL 解决对齐目标，它是一种“更省资源的微调方式”，怎么改模型参数的工程方法：让微调更轻量、更便宜。

LoRA 的关键好处

• 训练更省钱/省显存：

  不需要把模型所有“内部参数”都改一遍

• 交付更轻：

  常常只需要保存一个很小的“LoRA 适配器文件”，不用发整个大模型

• 易于多版本并存：

  同一个底座模型可以挂不同 LoRA：客服版、法务版、运营文案版……

LoRA 常和谁搭配？

• 最常见：SFT + LoRA（用范文训练，同时用 LoRA 省资源）
• 也可以用于偏好对齐（例如 DPO 也能用 LoRA 方式更新参数），本质是“怎么更新”的选择。

4. 小白如何进行模型后训练？

模型后训练 没有大家想象的那么难；当然要效果好，还是需要花一番功夫的。

普通人/普通企业要进行模型后训练 要明确自己的训练目标，然后——

1）首先，要准备高质量的数据集，也就是打标过的QA对等形式的数据集，用来告诉模型你想要什么样的知识和问答结果。

2）选择合适的训练平台/工具，选择适合自己的训练方式

3）观测训练结果，看loss是否符合预期

4）根据情况，继续微调。

模型后训练 没有大家想象的那么遥不可及。

也并非一定要懂算法才可以做，关键是用对工具、用对方法。

还有哪些你想了解的AI大模型概念呢？

​最后

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