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概述

大模型的训练通常被概括为 “预训练 → 微调 → 对齐” 三个递进的阶段，每个阶段的目标、数据、算法和产出都有明显差异。下面按时间顺序逐一说明：

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1. 预训练（Pre-training）

目标：让模型学会“通用的语言和世界知识”，具备强大的表征与生成能力。
数据：大规模、多领域、多语言的原始文本（如网页、书籍、论文、代码等），数据量通常从几 TB 到数百 TB。
算法：自监督学习（最常见的是下一个 token 预测或 masked token 预测）。
算力：千卡级 GPU/TPU，持续数周到数月。
产出：基座模型（Base model），如 GPT-3、Llama-2、Baichuan-Base。
特点：

• 无人工标注，仅依靠海量文本的自监督信号。
• 模型规模大（数十亿到上万亿参数），训练成本高。
• 具备广泛的知识和语言能力，但没有指令遵循能力，也不保证输出安全、有用。

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2. 微调（Fine-tuning，又称 SFT，Supervised Fine-Tuning）

目标：让基座模型学会遵循指令、完成具体任务（问答、摘要、翻译、代码补全等）。
数据：数十万到上百万条 (指令, 输入, 期望输出) 的高质量人工标注数据。
算法：继续用监督学习训练，通常只训练 1–3 个 epoch，学习率较小。
算力：相比预训练下降 2–3 个数量级（几十张卡、几天到一周）。
产出：指令微调模型（Instruct model），如 GPT-3.5-Turbo、Llama-2-Chat、ChatGLM-6B-SFT。
特点：

• 输出风格更贴近人类对话，能执行“请翻译成英文”“写一段 Python 代码”等指令。
• 仍可能输出有害、偏见或事实错误的内容，需要进一步约束。

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3. 对齐（Alignment，又称 RLHF 或 DPO 等）

目标：让模型的价值观、安全性、有用性与人类期望“对齐”。
数据：

• 偏好数据（Preference data）：人工对同一 prompt 的多个回答进行排序。
• 有时再辅以红队对抗样本、安全准则、宪法原则等。
  算法：
• 经典路线：RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，用 PPO 强化学习）。
• 新路线：直接偏好优化（DPO、KTO、RRHF 等），无需显式强化学习。
  算力：与微调同一量级，但流程更复杂（需训练奖励模型、做 RL 或偏好优化）。
  产出：对话/助手模型（Chat/Assistant model），如 GPT-4、Claude-3、Kimi-Chat。
  特点：
• 显著降低有害、歧视、幻觉输出，提升帮助性与可操控性。
• 使模型学会说“我不知道”“我无法协助此类请求”等安全表达。

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4 三阶段对比

阶段	训练信号	数据规模	主要能力获得	典型代表
预训练	自监督	TB 级原始文本	通用语言、世界知识	Llama-2-Base
微调	监督学习	105–106 条指令	遵循指令、任务完成	Llama-2-Chat-SFT
对齐	人类反馈/偏好	104–105 条排序	安全、有用、符合价值观	GPT-4, Claude-3

这三个阶段并非绝对割裂：

• 一些模型把“微调+对齐”合并为单阶段（如指令微调中直接混入安全数据）。
• 社区出现“继续预训练 → 轻量微调 → 在线对齐”的迭代式开发管线，以持续改进模型。

上面的三个阶段对应到课程中分别是第六节(自我学习，积累实力)、第七节(名师指点，发挥潜力)、第八节(参与实战，打磨技巧)

6 第一阶段——自我学习，积累实力

6.1 大模型本质上是文字接龙

大模型本质上是文字接龙：当生成答案时，模型通过逐步预测和生成单个符号（称为Token），依序构建完整的输出。

在大模型的语境里，Token 是“文本”被离散化后的最小处理单元；模型既不认识字母，也不直接操作汉字，而是先把所有字符序列拆成一串 token，再进行训练和推理。 可以简单理解为，Token 是模型眼里“语言的字母表”中的单个符号。

可以把文本想象成乐高积木：

• 字符是小颗粒，拼起来太碎；
• 单词是大模块，种类太多；
• token 是官方设计的“标准砖块”，既通用又高效，大模型只认这种砖块。

1. 从字符到 token 的拆分过程

以 OpenAI 的 GPT 系列为例，使用 BPE（Byte Pair Encoding） 子词分词器：

• 英文字母：
  "ChatGPT" → ["Chat", "G", "PT"]（3 个 token）
• 中文：
  "大模型" → ["大", "模型"]（2 个 token）
• 带标点：
  "你好，世界！" → ["你好", "，", "世界", "！"]（4 个 token）
• 极端情况：
  一个罕见 emoji 🤯 可能被拆成多个 byte-level token，也可能独占一个 token，取决于词表是否收录。

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2. 为什么要用 token 而非字符或单词？

• 压缩文本长度：高频子词（如 “ing”、“的”、“模型”）用一个 token 表示，减少序列长度。
• 跨语言兼容：同一套词表可同时覆盖 100+ 语言，无需为每种语言单独设计分词器。
• 平衡粒度：比“字符”粗，比“整词”细，避免词表爆炸，又能处理未登录词。

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3. 关键指标：token 与成本

• 上下文长度以 token 计数：GPT-4 Turbo 支持 128k tokens ≈ 10 万英文单词。
• 计费单位：OpenAI、Anthropic 等按 “每 1k tokens” 收费，输入与输出分别计价。
• 经验换算：
  • 1 个英文单词 ≈ 1.3 tokens
  • 1 个汉字 ≈ 1.8–2.2 tokens（取决于文本密度）

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6.2 机器怎么学会做文字接龙

1. 语言模型的核心任务

文字接龙：输入一个未完成的句子 → 输出最可能的下一个 token。

2. 数学形式

模型是一个含 数十亿参数 的 Transformer 函数 f：next_token = f(unfinished_sentence)

3. 训练目标

用海量「句子-下一 token」样本，通过优化算法确定所有参数，使预测误差最小。

4. 训练与测试过程

训练（Training）
• 数据来源：大规模文本，形式为「未完成的句子 → 下一个正确 token」。
• 目标：通过优化算法（如 Adam、SGD）迭代更新数十亿参数，最小化预测误差。

测试 / 推断（Testing / Inference）
• 使用已训练完成的固定参数模型。
• 输入任意文本前缀，模型即时输出最可能的后续 token，参数不再更新。

5. 三阶段的本质任务

无论预训练、微调还是对齐，模型始终在学习「文字接龙」。
阶段差异仅体现在训练数据：
• 阶段 1：通用语料 → 建立广泛语言知识与常识。
• 阶段 2：高质量指令-回答对 → 获得任务理解与指令遵循能力。
• 阶段 3：人类偏好或安全准则数据 → 实现价值观对齐与输出可控。

6.3 寻找参数面临的挑战

1. 参数优化与超参数选择

• 优化（Optimization）：利用机器学习方法自动调整数十亿个模型参数，使模型输出尽可能贴合训练数据。
• 超参数（Hyperparameters）：决定“如何优化”的人工设定值，如学习率、优化器类型、批大小等。它们不在训练中被更新，却对结果影响巨大。
• 难点：超参数空间庞大且效果难以预估；训练失败时只能通过反复试错重新设定，耗费大量算力。

2. 训练失败与应对

• 表现：模型在训练集上无法收敛或误差居高不下。
• 根因：超参数设置不当、数据质量差或模型结构设计缺陷。
• 解决：系统性地调整超参数（俗称“调参”），并重启训练。

3. 过拟合（Overfitting）

• 定义：模型在训练集表现优异，但在未见过的新数据（测试集）上表现显著下降。
• 成因：模型过度记忆训练数据中的噪声或局部特征，缺乏泛化能力。
• 示例：猫狗分类器仅依据“黄色=狗，黑色=猫”的颜色特征进行判断，遇到黄色猫时即误判为狗。

过拟合相关课程: 為什麼類神經網路可以正確分辨寶可夢和數碼寶貝呢?

4. 训练过程的核心原则

• 机器只认训练数据：算法唯一目标是最小化训练集上的误差，不会主动评估参数是否合理或能否泛化至其他场景。
• 勿以人智度机心：模型不具备人类的因果推理与常识判断，其“知识”边界完全由给定数据决定。

6.4 如何让机器找到比较合理的参数

1 增加训练数据的多样性

问题：如果数据分布过于单一，模型易学到虚假或片面特征（如仅凭颜色区分猫狗）。
解决：在猫狗分类任务中补充黄猫、黑狗等反例，迫使模型学习形状、纹理等更本质的特征。
作用：多样化数据削弱虚假关联，提升模型泛化能力，使优化得到的参数更具鲁棒性。

2 设置更合理的初始参数

• 定义：优化算法的起点。最终解通常与初始点在同一“盆地”，因此起点决定搜索效率与结果质量。
• 常见做法
– 随机初始化（Train from Scratch）：按特定分布随机生成参数，简单但可能陷入局部最优或训练不稳定。
– 优化初始化：利用预训练、迁移学习或元学习获得接近目标解的初始参数，显著加快收敛并提升性能。

3 引入先验知识

• 概念：通过精心设计的初始参数或约束，将人类知识或经验“植入”模型，指导优化方向。
• 意义：
– 初始参数即“先天知识”，可减少盲目搜索。
– 在数据有限或任务复杂的场景下，先验知识能有效提升最终参数质量。

挑战：如何构造高质量的初始参数仍是机器学习研究的核心难题之一，涉及预训练策略、跨任务迁移、元学习等技术。

6.5 需要多少文字才能学会“文字接龙”？

1语言知识（Linguistic Knowledge）的学习

• 任务：要学会“文字接龙”，语言模型需要掌握语言的文法规则，才能理解句子的结构，并作出符合文法的词汇选择。
• 所需数据量：相对有限。研究指出，几千万～几亿词即可让模型掌握基础的语法、词法与句法规则，从而生成符合语言习惯的序列。

2 世界知识（World Knowledge）

• 任务：除了语言知识，语言模型还需要学习世界知识，以理解事实、常识与语境，例如“水的沸点是 100 °C（1 atm）”。
• 数据需求：远超语言知识。
  • 量级：即使训练语料达到 300 亿词，仍难以覆盖全部世界知识。
  • 原因：
    • 事实本身浩如烟海；
    • 同一事实在不同上下文（海拔、气压、文化背景）中答案可变；
    • 知识呈层次化——从简单事实到深层因果、跨领域关联，均需大量多样化文本才能逐步捕捉。

3 世界知识的多层次性

• 复杂性示例
  • 表层：水的沸点为 100 °C（标准大气压）。
  • 深层：在高海拔地区气压降低，沸点下降；在高压锅中，沸点升高。
• 数据要求
  • 必须包含大规模、多场景、多语言的描述，才能让模型逐渐习得这些条件依赖与因果层次。
  • 因此，世界知识的获取是“数据饥饿型”任务：语料越大、越多元，模型掌握得越全面，但仍无法穷尽。

【精炼与完善后的文本】

6.6 任何文本皆可用来学“文字接龙”

1. 从互联网抓取海量文本

• 网络本身即是一座取之不尽的“语料矿山”。
• 技术路径：网络爬虫 → 清洗去噪 → 按句子或滑动窗口切分 → 构造“上文 → 下一 token”配对。
• 示例：将句子“人工智慧真神奇”拆为

     人工 → 智  人工智 → 慧  人工智慧 → 真  ……

即可直接用于自监督训练。

2. 自监督学习（Self-supervised Learning）

• 定义：无需人工标注，模型利用文本自身的顺序结构作为监督信号。
• 流程：
① 自动把连续文本拆成“上文”与“待预测 token”；
② 通过最大化似然，让模型学会在给定前文时输出概率最高的下一词。
• 特点：人力成本低，可扩展至万亿级 token，适合大模型预训练。

3. 大规模数据获取与训练优势

• 数据规模：只要存储与算力允许，爬虫可源源不断提供多语言、多领域文本。
• 训练优势：
– 零人工标注，降低数据准备成本；
– 语料多样性与规模直接决定模型语言能力与泛化上限；
– 同一套流程可复制到任何新语料，持续更新模型知识。

6.7 数据的精炼与完善：数据清理的必要性与操作细节

1. 数据清理的必要性

网络爬取的原始语料虽然规模庞大，但直接用于训练会引入噪声、偏见甚至有害信息。DeepMind 的研究指出：
“未经清洗的数据会显著降低模型质量、安全性和泛化能力。”
因此，自监督学习仍需系统的人工干预与自动化清理流程。

2. 六大清理步骤

① 有害内容过滤

• 使用关键词、分类器或人工审核剔除色情、暴力、仇恨、违法等不当文本。
• 建立动态黑名单，定期更新敏感词库与规则。

② 去除无用符号

• 剥离 HTML 标签、脚本、导航栏、页眉页脚、LaTeX 残留等格式标记。
• 正则 + DOM 解析器组合，保证正文完整性。

③ 保留有效符号

• 保留表情符号（😊、👍）、数学符号（π、∑）、特殊标点（“”、《》），因其可能携带语义或情感信息。
• 建立白名单，避免误删。

④ 数据质量分级

• 高质量来源：维基百科、教科书、政府/学术网站、权威新闻 → 上采样（重复多次）。
• 低质量来源：论坛灌水、自动生成、事实错误 → 下采样或直接剔除。
• 指标：准确性、权威性、有用性、可读性（可由人工+模型联合打分）。

⑤ 去重

• 全局 MinHash / SimHash 检测段落级重复；阈值通常设为 90% 相似度。
• 案例：某婚庆公司广告段落出现 6 万余次，去重后将其权重降至零，防止模型“背广告”。

⑥ 测试集过滤

• 与训练集做反向去重，确保测试样本未在训练阶段曝光。
• 再次执行步骤①–④，保证评估的严谨性与可复现性。

3. 效果评估
   • 清理后语料规模通常下降 20%–40%，但困惑度（PPL）下降、BLEU/人工评分提升。
   • 引入“数据健康报告”：统计每类被过滤内容比例，作为后续迭代依据。

通过上述六步，既保留互联网文本的广度，又最大程度抑制噪声与风险，为大模型提供“干净且富营养”的训练口粮。

【精炼并完善后的文本】

6.8 所有文本资料都能拿来训练“文字接龙”吗？

“海量公开数据≠合法可用”。开发者必须将版权合规纳入数据工程的核心环节，否则模型规模越大，潜在法律风险也越大。

1 是否任何资料都能用于训练？

网络文本虽取之不尽，却并非“拿来即可用”。未经授权的受版权保护内容一旦用于训练，即可能触发侵权诉讼。

2 版权纠纷与法律风险

• 典型案例：2023 年《纽约时报》起诉 OpenAI 与微软，指控其未经授权使用付费新闻训练 GPT 系列。
• 风险点：
– 付费墙后的新闻、学术论文、专利文本、图书、剧本、代码仓库等，均可能受版权或合同条款保护；
– 即使网页公开可见，也不等于放弃版权。

3 开发团队的常见做法

做法	描述	风险等级
大规模爬取公开网页	默认“公开即可用”，不筛选版权状态	高
谨慎过滤	使用 robots.txt、版权声明、付费墙检测等手段剔除受限内容	中
全授权链路	只使用：① 已获直接授权；② 明确 CC-0、CC-BY 等开放许可；③ 自采/自建数据	低

头部科技公司（Google、Microsoft 等）通常采用第 3 种模式，或与出版机构签署商业许可协议，或自建合法语料库。

4 授权与合规建议

1. 建立版权审查流水线
   • 元数据识别：抓取时记录域名、版权声明、许可证标签；
   • 指纹去重：剔除已知付费内容指纹（如新闻出版商提供的黑名单）。
2. 优先使用低风险语料
   • 公有领域作品（古腾堡计划、政府公文）；
   • 开放许可资源（维基百科、CC-BY-SA 新闻、开源代码）。
3. 合同与保险
   • 与内容方签订“文本挖掘许可”或“AI 训练许可”；
   • 购买版权责任保险，降低潜在诉讼成本。

6.9 再训更大的模型也没用：为什么语言模型仍无法好好回答问题？

1. 学习方式决定了“只会接龙”

• 训练方法：GPT、PaLM 等模型以无监督“文字接龙”为目标，对互联网、书籍等大规模文本进行下一个 token 的预测。
• 结果：模型学到的是语言形式的统计规律，而非“理解问题—检索知识—组织答案”的显式流程。

2. 缺乏明确的目标引导

• 无答题目标函数：训练语料没有“这是问题—这是标准答案”的成对信号，模型不知道何时该“简洁回答”、何时该“详细解释”。
• 上下文缺失：原始文本不提供“提问者意图、场景约束、答案格式”等关键信息，导致输出往往“答非所问”或冗长发散。

3. 无效的自问自答模式

• 现象示例：问“3×7 等于几？”，模型可能继续生成“那么 7×3 呢？”、“再考虑 3×8…”等衍生问题，而非直接给出“21”。
• 根因：训练时从未被要求“先给出答案”，而是最大化“生成与 prompt 最连贯的后续文本”，于是倾向于扩展话题而非解决问题。

4. 大模型预训练的困境与解决思路

• 虽然语言模型通过大量的无监督学习，积累了大量的文本数据和潜在的语言能力，但纯粹扩大参数量与数据量，只能让模型更熟练地“背台词”，模型并不清楚如何有效地使用这些能力来回答实际问题。
• 解决思路：通过人为设计任务目标、对齐机制与评估标准，使得模型的“内功”转化为可靠的“解题能力”。