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前言

2025年，大模型技术迈入了飞速发展的新阶段。自从DeepSeek-R1引入强化学习方法以来，模型的能力得到了系统性提升，整个领域的发展宛如“打通任督二脉”，进入了前所未有的快车道。无论是国外闭源模型——如OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列、谷歌的Gemini系列，还是国内开源阵营的DeepSeek、Qwen等系列，都在今年实现了密集的版本迭代与能力突破。

很难想象现在遇到问题时，大家不是打开豆包或者DeepSeek来问上一问？大模型正以前所未有的深度融入我们的工作与生活。然而身为技术人，大家是否想过：这些模型究竟是如何被训练出来的？如果有一天，我们也能从头开始训练一个属于自己的大模型，又会是怎样一种体验？

大模型训练对计算资源有一定要求，尤其是GPU显存。为降低学习门槛，笔者与国内主流云平台合作，为读者争取到了福利——通过打开链接: https://www.lab4ai.cn/register?agentID=user-XorgKKc56U ，可获得50元无门槛代金券，免费体验H100 GPU 6.5小时的算力。本系列所有实战教程均将在该平台上完成，帮助大家以更低成本上手实践。

除大模型训练外，笔者也在同步更新《深入浅出LangChain&LangGraph AI Agent 智能体开发》免费专栏，要说明该专栏适合所有对 LangChain 感兴趣的学习者，无论之前是否接触过 LangChain。该专栏基于笔者在实际项目中的深度使用经验，系统讲解了使用LangChain/LangGraph如何开发智能体，目前已更新 36 讲，并持续补充实战与拓展内容。欢迎感兴趣的同学关注笔者的CSDN账号与专栏，也可关注笔者的同名微信公众号大模型真好玩，每期分享涉及的代码均可在公众号私信:LangChain智能体开发免费获取。

一、为什么要学习大模型训练？

面对功能强大的现成模型，或许大家会疑惑：直接调用API就能解决问题，为何还要深入了解其训练过程？笔者一直认为，理解“如何制造”比单纯“如何使用”更能让你在AI浪潮中把握主动。当前，大模型技术主要沿着模型应用与模型训练两大路径发展。模型应用的核心在于智能体（Agent）开发，通过赋予大模型工具调用、记忆、规划等能力，使其能自主完成复杂任务——这正是2025年“智能体元年”的焦点。然而，这一切应用生态的根基，皆源于模型训练。掌握大模型训练的知识，不仅是理解技术本质的钥匙，更是构建差异优势的起点。具体而言，笔者认为学习大模型训练的必要性主要体现在以下三个方面：

1.1 专业大模型缺口巨大，垂类应用需求爆发

从头预训练一个通用大模型，需要数千亿词汇、上百TB的高质量多领域数据，其成本与门槛对我们个人甚至很多中小企业来说都遥不可及。然而，通用大模型虽是“博学家”，却不是一个领域专家，难以深入特定垂直领域。这就催生了大量对专业化、领域化模型的迫切需求。

例如，哈尔滨工业大学的“华佗”大模型专注于医疗诊断，东南大学的“法衡”大模型深耕法律条文与案例分析，中国农业大学的“神农”大模型则能进行农业知识问答与生产决策推理，并已服务超十万用户，被戏称为“养猪大模型”。此外，当前各类数据处理、代码生成等智能体，其核心也都是通过对通用基座模型进行针对性训练与微调而来，以提升其在特定任务上的准确性与可靠性。

因此，学会大模型训练技术，意味着大家能够将通用能力转化为解决行业实际问题的专属智能，这正是技术落地的最前沿。

1.2 学生与研究者的必备技能与学术前沿

笔者几乎不只一次被以前实验室的小伙伴们问道：“到底该如何学习大模型训练呢？”，在人工智能领域，大模型不仅是应用热点，更是理论研究的基础。对于研究生和科研人员而言，掌握大模型训练已成为一项不可或缺的核心技能。

大模型训练技术的学习价值不仅在于训练出可应用的模型，更在于大模型内部机理尚存大量“炼金术”般的开放问题，为探索智能本质，发表论文创新点提供了绝佳试验场。基于强大的开源基座，研究者可聚焦于高效微调、对齐技术、安全伦理等创新点，以有限算力产出具有影响力的学术成果。这一过程培养的是一种“从零构建到精准驯服”的全新科研范式，相关研究经历与论文更是通往顶尖学术机构或工业界研发团队的“硬通货”。

1.3 企业转型与个人职业跃迁的硬核资本

并非所有企业都需要或能够训练通用大模型，但每家企业都拥有其最具价值的私有数据与业务知识。能否利用这些资产打造安全、专属、高效的内部智能系统，在人工智能时代已成为企业的关键能力。

掌握大模型预训练、微调及强化学习对齐（如RLHF）等全流程技能，大家就能够直接回应这一核心需求，从简单的API调用者，转变为能为企业创造核心价值的“AI架构师”。这不仅意味着职位与薪水的跃升，更意味着大家构建了一条基于深度技术理解、足以应对快速技术迭代的长期职业护城河。

二、认识大模型训练

在了解学习大模型训练的必要性后，大家一定对大模型训练产生了浓厚兴趣。笔者这里先进一步剖析其核心过程。为了让抽象的概念更易于理解，笔者首先将通过一个整体性比喻向大家描绘大模型训练的全景图，并点明其中的关键环节。

2.1 大模型训练的基本流程：从“学生”到“专家”

大模型的训练可形象地理解为一个学生的完整培养过程，主要包含以下关键阶段：

1. 数据处理（准备教材）：这是所有步骤的根基。大家需要将互联网网页、书籍、文档等海量原始文本，清洗、过滤并转化为模型可高效学习的格式。数据的质量直接决定了模型能力的上限，如同教材的优劣会深刻影响学生的知识基础（这里要痛批“毒教材”事件）。
2. 预训练（学习知识）：此阶段是让模型“博览群书”，通过在海量数据上进行自监督学习，掌握语言规律、事实知识和世界逻辑。对于多数从业者，更常见的是在已有大模型（基座模型）上进行增量预训练，向其注入新的、特定领域的知识。
3. 指令精调（学会表达）：一个仅经过预训练的模型，虽知识渊博，却可能不擅于以人类期望的方式回答问题。例如，当被问及“长江”，它可能机械地关联出“黄河”，却无法组织成一句通顺的介绍。指令精调（SFT）使用高质量对话数据，教会模型如何理解指令，并将其掌握的知识清晰、有条理地表达出来。
4. 对齐优化（精炼表达，接近人类）：经过精调的模型回答可能仍显生硬或机械。此时，需通过强化学习（如RLHF）等技术，根据人类偏好对模型的回答进行“奖励”或“纠正”，使其输出更流畅、自然、有用且安全，最终贴近人类的表达习惯与价值观。

整个流程并非单向直线，而是一个评估、反馈与迭代的循环。

随着DeepSeek-R1等模型的发布，强化学习不仅成为提升效果的关键手段，更是赋予模型深度思维与推理能力的核心路径。同时，为了适应智能体开发或垂直领域任务，往往还需在上述流程基础上，进行更深度的“后训练”，使模型能调用工具或掌握更专精的技能。

2.2 大模型训练与RAG的核心区别：内生能力 vs. 外部扩展

大家可能会联想到当前流行的RAG（RAG是检索增强生成，先对用户的问题进行知识检索，检索后的知识传递给大模型进行总结回答，回答更准确。更具体的原理可以参考笔者的文章：一文带你了解RAG核心原理！不再只是文档的搬运工）技术，它同样能扩展模型的知识边界。那么，直接将专有知识放入RAG知识库是否更简便？为何还要投入精力学习模型训练？

根本区别在于：大模型训练是让知识“内化”于模型本身，而RAG是在推理时“外挂”一个知识库。训练能够从根本上定制模型的行为逻辑、深化其领域专业知识、优化其任务性能。一个经过良好训练的模型，可以覆盖RAG的大部分应用场景，反之则不然。具体而言，训练后模型的优势体现在：

2.2.1 任务精通度：从“调用者”变为“专家”

训练将知识直接编码进模型的参数中。这使得模型在处理领域内结构化、复杂或隐含逻辑的查询时，表现更为精准可靠，成为该任务的“专家”。而仅依赖RAG的模型，其回答深度和连贯性受限于检索片段的质量。

2.2.2 响应速度：无需检索，即时生成

训练好的模型在推理时无需访问外部数据库，跳过了检索耗时，因此响应速度更快，尤其适用于对实时性要求高的应用场景。

2.2.3 系统可靠性：提供稳定性能底座

在“训练+RAG”的混合架构中，训练后的模型本身就是一个可靠的后备。当检索系统未能找到相关信息或返回错误内容时，模型内置的知识依然能够保证生成一个基本可用、符合领域常识的答案，极大地增强了整体系统的鲁棒性。

当然，这并非否定RAG的价值。RAG在集成实时、动态变化的外部信息（如最新新闻、股价）方面具有不可替代的优势，而通过重新训练来更新此类知识则成本高昂。因此，最佳的工程实践往往是将大模型的“内化知识”与RAG的“外部扩展”能力相结合，以构建既专业又鲜活的智能系统。

三、本专栏学习框架与路线图

本系列教程源于笔者去年亲身经历从数据准备到模型部署的全流程、并踩过无数“坑”之后，笔者深知一个完整、透彻且紧跟前沿的学习框架对大家的价值。笔者在开始学习大模型时也找过很多的教程，然而目前许多现有教程多聚焦于使用特定工具进行微调，往往缺少对数据工程、评估迭代及全流程闭环的深入剖析。然而，大模型训练的精髓，恰恰在于这些决定成败的细节。更为重要的是，训练的目标已不仅是嵌入知识，更在于通过强化学习赋予模型思维与推理能力，以及通过Agent微调使其精准掌握工具调用和指令跟随。为此，本专栏笔者将不仅详解工具使用与数据集构建，更会在专栏最后从零开始用PyTorch实现一个大模型，带大家彻底理解其运行与训练机理。

3.1 核心基础篇：构建系统化知识体系

笔者将从基础到实战，搭建三层递进的知识结构：

1. 知识篇（理解模型）

• 大模型核心架构解析：理解模型组成、文件格式与作用。
• 本地化部署实践：学习如何在本地环境成功部署大模型。
• 基础调用与交互：掌握与本地部署大模型进行基础API及对话交互的方法。
• 原理解析：深入浅出理解Transformer、注意力机制等核心工作原理。

2. 工具篇（掌握武器）

• 训练工具全景图：梳理并对比市面主流大模型训练框架。
• 数据处理方法论：学习数据清洗、格式化、质量评估的通用流程与最佳实践。
• 工具链实战：亲手使用主流工具完成一次完整的微调训练任务。

3. 实战篇（闭环训练）

• 数据工程实战：从特定领域需求出发，完成从原始数据收集、清洗到构建高质量预训练数据集，微调问答数据集，强化学习数据集的完整过程。
• 预训练实战：学习如何利用领域数据对基座模型进行高效的增量预训练。
• 监督微调实战：利用高质量指令集对模型进行指令跟随能力调优。
• 对齐优化实战：实践基于人类反馈的强化学习等技术，让模型输出更安全、有用、符合人类偏好。

3.2 高级拓展篇：深入前沿与本质

在夯实基础后笔者还将进一步深入两大前沿方向与底层原理：

1. 强化学习专题

• 前沿算法剖析：深入解读GRPO等无需奖励模型的强化学习算法原理。
• 思维能力实战：通过GRPO实战，让模型真正掌握分步推理与复杂问题解决能力。

2. 智能体专题

• 函数调用详解：深入剖析大模型的Function Calling能力实现原理。
• Agent性能微调：学习如何通过数据训练与强化，让模型成为高效、可靠的任务规划与执行智能体的基座。

3. 原理实现专题

• 从零手写大模型：使用PyTorch，从注意力机制开始，逐步实现一个完整的小规模大模型，并完成预训练全流程，彻底打通理论到实现的壁垒。

本系列预计将通过超过50篇的详细文章，系统化覆盖以上所有知识点。教程完结后，笔者将持续分享训练中的新技术实践、疑难问题解决方案与前沿动态，因此该专栏不仅是实战教程，更是持续更新的学习指南。

温馨提示：为降低大家的学习门槛，笔者联合国内一线云平台，为大家提供算力支持。通过点击https://www.lab4ai.cn/register?agentID=user-XorgKKc56U ，可获得50元无门槛代金券，免费体验H100 GPU 6.5小时。本系列所有实操部分笔者均会在该平台上完成，助力大家高效上手。

四、总结

大模型训练是深入AI核心、从技术使用者迈向创造者的关键一步。它不仅赋能垂直领域创新，更是构建个人长期竞争力的硬核技能。

无论是企业智能赋能还是研究生学术界的创新点构思，大模型训练都是大家追逐AI浪潮的必备技能，本专栏将系统拆解从数据处理、模型训练到强化学习与智能体开发的全流程，并带你从零实现模型，大家掌握大模型训练的全技能，真正掌握塑造智能的能力！