把大模型当“通才学生”。先在海量语料上预训练（学语言），再用少量高质量样例微调（学任务/学指令），最后通过人类偏好和规则对齐（学“规矩”）

1. 预训练：让模型“会语言、懂常识”

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什么是预训练？

• 在大规模通用语料上做自监督学习（如“预测下一个词”“补上被遮住的词”）。

• 目标：获得通用表达与推断能力，而非某个具体任务。

  你需要知道的 3 件事：

1. 预训练的目标常见两类：Causal LM（续写，下一个 token 预测）与 MLM（掩码语言建模）。
2. 预训练造就“通才”，但不懂你的专业细节。
3. 对科研人而言，无需自己做预训练——成本极高，直接用成熟底座（如闭源服务或开源权重）即可。

2. 微调：让模型“按你的方式做事”

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什么是微调？

在小规模、高质量数据上，教会模型你的任务/指令/领域术语。

三种常用微调思路

1. 指令微调（SFT）：给出 指令-输入-理想输出 的三元组，教它“听懂话、照做事”。
2. 领域微调（Domain FT）：喂同领域文档（实验记录、SOP、指南），让它说话更“像你们圈子”。
3. 参数高效微调（PEFT/LoRA）：只训练很少的“适配器”参数，单卡/小样本可行，性价比高。

科研示例：

• 指令：“把以下实验记录转成结构化表，含样品ID/仪器/参数/异常/负责人。”
• 输入：一段杂乱实验日志
• 输出：规范表格 + 命名建议 + 缺失字段提示

选型建议：先不用训练，用提示词与 RAG 就能覆盖 60% 需求；若稳定性不够，再做 LoRA 指令微调（100～3,000 条高质量样例通常就有效果）。

3. 对齐（Alignment）：让模型“守规矩、少跑偏”

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为什么需要对齐？

模型可能“自信地胡说”（幻觉）或输出不合规内容。对齐让模型****遵循人类偏好与安全边界。

主流方法

• RLHF（人类反馈强化学习）：

1. 收集成对偏好数据（A 比 B 好），
2. 训练奖励模型，
3. 用 PPO/DPO 等方法让模型倾向“更受欢迎”的答案。

• RLAIF：用一个“审稿员模型”近似人工偏好，降低人力成本。
• 规则/宪法（Constitutional AI）：写清“行为准则/拒答边界”，模型按规则自我修正。

4. 一图看懂：LLM 交付的“三层漏斗”

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[层1：通用大模型]
  ↓  (提示词工程 + 结构化模板)
[层2：检索增强 RAG]
  ↓  (本地/私有知识库 + 去重/新鲜度)
[层3：轻量微调 + 对齐]
  ↓  (LoRA/SFT + 规则/红队测试)
[部署：内网服务/云端调用 + 审计与日志]

• 先提示词 + RAG（快速收益）
• 再 LoRA 微调（稳定格式与口径）
• 最后对齐与红队（安全上线）

5. 预算分档的落地套餐

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轻套餐（0 训练、1–2天上线）

• 底座：闭源API或开源推理服务
• 能力：提示词模板 + RAG（Zotero/文献库/实验SOP）
• 适用：文献速阅、周报纪要、结构化记录

中套餐（LoRA 指令微调，1–2 周）

• 数据：300–2000 条高质量指令样例（含正例/反例/拒答）
• 目标：稳定生成结构化表格/报告，口径统一
• 资源：单卡 24GB–48GB 可行

重套餐（安全/合规要求高）

• 组件：LoRA + RAG + 对齐规则 + 红队测试 + 审计
• 适用：内部系统、对外服务、医环伦理敏感场景

6. 数据准备清单（越小越精、越干净越好）

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格式：{instruction, input, output, meta}

覆盖面：主流任务 + 常见歧义 + 必须拒答的红线

一致性：术语/单位/小数位/命名规范

合规：去隐私/去受限版权，保留可公开引用

抽验：每 50 条人工抽查，纠正模板与口径

7. 评测与验收（别只看分数，要看“能不能用”）

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• 任务成功率：输出是否完全符合模板（字段齐全、顺序正确）
• 事实正确率：随机抽样对比原文/数据源
• 引用覆盖率：带出处的比例（RAG）
• 人工偏好：AB 测试，专家 2–3 人盲评
• 红队：诱导有害、越权、无出处场景，观察拒答与提醒是否到位

8. 常见误区（以及更好的做法）

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• 误区：“参数越大越好” → 做法：任务匹配更重要，RAG + LoRA 常更划算。
• 误区：“多多益善的数据” → 做法：小而精，覆盖边界与反例。
• 误区：“只做微调，不做检索” → 做法：事实问答一定配 RAG。
• 误区：“RLHF 能治一切” → 做法：对齐≠事实正确，仍需引用与核验。

小结 & 行动

• 现在就把你最常做的 1 个任务写成“指令-输入-输出”三段式，先用提示词 + RAG跑起来；
• 若需要稳定格式，再补 300–1000 条样例做 LoRA 指令微调；
• 上线前，记得做引用核验与红队测试。

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