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本文揭示了大型语言模型训练的核心框架：定义"好"，然后达到"好"。从预训练(预测下一个词)到监督微调(模仿专家)，再到人类反馈强化学习(满足人类偏好)，最后到可验证奖励强化学习(追求客观正确)，每个阶段都重新定义了"好"的标准并采用相应方法实现。这一框架不仅解释了LLM的演进历程，也反映了如何通过不同标准塑造AI的价值观。

大型语言模型的训练涉及一堆专业概念——损失函数、梯度下降、RLHF、奖励模型……我试着把背后的逻辑压缩成一句话：定义什么是"好"，然后想办法达到"好"。

听起来简单得有点像废话，但这个框架能帮你理解LLM训练的所有阶段。从最早的GPT到现在能"深度思考"的模型，每一次重大突破，本质上都是在这两个问题上给出了更好的答案：

1. 什么是"好"——也就是我们希望模型做到什么
2. 怎么达到"好"——也就是用什么方法让模型做到

接下来，我会用这个框架带你走一遍LLM训练的四个主要阶段。

第一阶段：预训练

在这个阶段，"好"的定义极其简单：能准确预测下一个词就是好。

想象一个超大规模的填空游戏。给你一句话"今天天气真"，让你猜下一个字。如果模型预测"好"或"不错"，我们说它猜得好。如果它预测"紫色"或"键盘"，那就是猜得差。

就这么简单。没有人告诉模型什么是正确的价值观，什么是有帮助的回答，什么是安全的内容。唯一的标准就是：你猜的下一个词，和真实文本中的下一个词，有多接近。

怎么达到这个"好"呢？方法也很直接：在海量文本上反复练习预测。我们把互联网上能找到的文本，包括网页、书籍、论文、代码、论坛帖子，全部喂给模型。模型看一段文字，猜下一个词，猜错了就调整参数，然后继续猜。这个过程重复万亿次。

听起来很笨，但效果惊人。通过这种简单的猜词游戏，模型学会了语法和语言规律，学会了大量的事实知识，甚至学会了基础的推理能力。

但预训练出来的模型有个大问题：它只会"接话"，不会"对话"。你问它"如何做番茄炒蛋"，它可能会接着说"这是一个很好的问题"，然后继续生成一篇讨论番茄炒蛋历史的论文，或者直接开始讲一个无关的故事。因为它学的是互联网上的文本，而互联网上什么都有。模型不知道什么是人类真正想要的回答。

第二阶段：监督微调（SFT）

这个阶段重新定义了"好"：像人类专家写的示范答案就是好。

这就像学生学习的过程。老师不再只是让你做填空题，而是给你看标准答案，让你照着学。比如，人类标注员会写这样的示范：

问：如何做番茄炒蛋？

答：番茄炒蛋的做法很简单。首先准备食材，两个鸡蛋、两个番茄、适量盐和油。然后鸡蛋打散，番茄切块。接着热锅倒油，先炒鸡蛋盛出。再倒油炒番茄，加盐调味。最后倒入鸡蛋翻炒均匀即可。

这就是"好"的样子。模型的任务就是学会生成类似的回答。

怎么达到呢？方法是收集大量高质量的问答对，让模型模仿。人类标注员会针对各种问题写出示范答案，包括如何回答知识性问题，如何拒绝有害请求，如何承认自己不知道，如何保持友好和专业。模型在这些示范上训练，学会模仿人类专家的回答方式。

训练完成后，模型终于学会了"对话"。它知道用户问问题是期待一个有帮助的回答，而不是一篇随机的文章。

但SFT有几个问题：

• 成本高。让人类写高质量的示范答案很贵、很慢。你能收集到的示范数据，相比预训练的万亿token，只是九牛一毛。
• 天花板低。模型只能学会模仿，但模仿的上限就是示范答案的水平。如果标注员自己就不知道某个问题的最优答案，模型也学不会。
• 模型不懂"为什么"。它学会了好答案长什么样，但不一定理解为什么这个答案好。它是在抄作业，不是在理解作业。

第三阶段：人类反馈强化学习（RLHF）

这个阶段再次重新定义了"好"：人类更偏好的回答就是好。

这是一个微妙但重要的变化。SFT是让模型模仿固定的答案，RLHF是让模型学会讨好人类评委。

想象一个场景。模型对同一个问题生成了两个回答A和B，然后让人类评委选择你更喜欢哪个。比如问题是"解释一下什么是黑洞"：

• 回答A：“黑洞是一种天体，其引力强大到连光都无法逃逸。”
• 回答B：“想象把太阳压缩成一个城市那么小，这时候它的引力就强大到连光都跑不掉，这就是黑洞。黑洞之所以叫黑洞，正是因为没有光能从里面出来。”

大多数人会选B，因为它更生动、更容易理解。这个偏好信号就是训练的依据。

怎么达到呢？RLHF的方法分三步：

1. 收集人类偏好数据——让模型生成多个回答，人类评委选出更好的那个
2. 训练奖励模型——用这些偏好数据训练一个"评委模型"，它学会了预测人类会喜欢什么样的回答
3. 强化学习优化——让LLM生成回答，评委模型打分，分高就奖励，分低就惩罚。反复训练，LLM学会生成让评委模型打高分的回答

结果是模型的回答变得更有帮助、更安全、更符合人类期望。

但RLHF也有问题：

• 主观性。人类偏好是主观的、不一致的，不同评委可能有不同看法，同一个评委不同时候的看法也可能变化。
• 可欺骗性。模型可能学会讨好评委而不是真正变好，比如它可能学会用自信的语气说话，因为评委喜欢自信的回答，即使内容是错的。这叫奖励黑客。
• 规模有限。归根结底RLHF还是依赖人类标注，人类能标注的数据量是有限的，这就限制了训练规模。

第四阶段：可验证奖励强化学习（RLVR）

这个阶段给出了一个更硬核的定义：在客观可验证的任务中得到正确答案就是好。

什么是客观可验证？就是有明确对错标准、可以自动判断的任务：

• 数学题——答案是42，模型算出42就是对，算出41就是错
• 代码题——程序通过所有测试用例就是对，否则就是错
• 逻辑谜题——推理结果可以验证
• 棋类游戏——赢了就是好，输了就是差

注意，这里没有人类评委，没有主观偏好。答案要么对，要么错，由客观标准判定。

怎么达到呢？方法是在大量可验证任务上让模型反复练习。给模型一道数学题，它尝试解答，答对了奖励，答错了惩罚。然后下一题，再下一题，成千上万题。这和AlphaGo的训练方式很像，通过客观的胜负结果来学习，而不是让人类告诉它每一步棋应该怎么下。

RLVR训练中出现了一个惊人的现象：模型自发涌现出了推理能力。没有人教它应该怎么思考，但它自己摸索出了有效的策略：

• 它学会了分步思考，把复杂问题拆成小步骤
• 它学会了尝试多种方法，一条路走不通就换一条
• 它学会了自我检验，做完后回头检查答案
• 它学会了错误修正，发现问题就回溯重来

为什么会这样？因为这些策略能帮助它答对更多题目，获得更多奖励。模型通过试错找到了对它自己有效的思考方式。

这是一个重大突破。在之前的阶段，模型学的是人类怎么做。但对于复杂的推理问题，人类自己也不知道LLM应该怎么想，毕竟它的"大脑"结构和我们完全不同。RLVR让模型自己去探索，找到适合它的方法。

为什么说RLVR是重大范式转变？

• 奖励信号是客观的——不会被模型欺骗，你要么算对了，要么没算对，没有中间地带
• 奖励信号是无限的——数学题可以自动生成无限多，不需要人类标注，这意味着可以训练更长时间
• 它解锁了新的扩展维度——以前提升LLM能力主要靠增大模型参数，现在多了一个维度：增加思考时间，让模型生成更长的推理过程，就能解决更难的问题

四个阶段的对比

把四个阶段放在一起看，你会发现一条清晰的递进主线：

对"好"的定义，从模糊走向清晰，从主观走向客观。

模型的学习方式也在变化，从抄答案到自己找答案。预训练和SFT本质上都是模仿，模仿文本中的模式，模仿人类写的示范。RLHF开始有了一点探索，但还是在讨好人类评委。到了RLVR，模型真正开始自主探索，找到对它自己有效的方法。

更深层的思考

现在你理解了LLM训练的框架，我想邀请你思考一个更深的问题：当我们定义什么是好的时候，我们在做什么？

我们在塑造AI的价值观。

• 预训练时，我们说猜得准就是好，AI学会了反映人类文本中的所有内容，好的坏的都有
• SFT时，我们说像专家就是好，AI学会了模仿我们认为的好回答
• RLHF时，我们说让人满意就是好，AI学会了讨好人类的偏好
• RLVR时，我们说客观正确就是好，AI在可验证的领域追求真理

每一种定义都在塑造一个不同的AI。而现实是，我们在四个阶段都做，所以今天的LLM是这些定义的混合体。

但问题来了：对于那些无法客观验证的领域，比如写作、艺术、伦理判断、人生建议，什么是好？RLVR在数学和代码上效果惊人，但这些领域恰恰是有明确对错的。对于开放式问题，我们还没有找到同样客观的"好"的定义。

结语

回到开头的问题：LLM训练的本质是什么？

定义什么是好，然后想办法达到好。

四个训练阶段，就是四种不同的答案。每一次范式转变，都是在这两个问题上取得了突破。下一个突破会是什么？也许是找到一种方法，让AI在更广泛的领域追求客观的好。也许是发明全新的训练范式。但无论如何，这个框架会一直有效：**先定义好，再达到好。
**

​最后

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