马鞍山市网站建设_网站建设公司_VS Code_seo优化

文章详细解释了大模型的三阶段训练过程：预训练阶段通过海量文本数据学习预测下一个Token；指令微调阶段让模型学会按指令回答问题；RLHF阶段通过人类反馈使模型生成更符合人类期望的回答。不同模型间的差异源于训练数据、指令设计、评价标准等因素。训练完成后还需API封装等工程化处理才能成为实际应用。

前两篇我们已经讲清了两件事：

• AI 并不是“理解”文字，而是在处理 Token
• 大模型的核心能力来自于对“下一个 Token”的预测

那么一个更关键的问题来了：

模型是怎么被训练成现在这样的？

它又是从什么时候开始“会聊天、会推理、会写代码”的？

这一篇，我们把大模型的“成长过程”完整讲清。

一、大模型的第一阶段：预训练（Pre-training）

所有大语言模型的起点都是一样的

从几乎什么都不会的随机参数开始。

预训练阶段，模型会被喂入极其庞大的文本数据，来源包括但不限于：

• 网页文本
• 书籍
• 论文
• 技术文档
• 代码
• 问答内容

模型在这个阶段只做一件事：反复练习“根据前文预测下一个 Token”。

这个过程通常需要：

• 数千亿到数万亿 Token
• 数周到数月训练时间
• 大规模 GPU 集群

在预训练结束后，模型已经具备了：

• 语言结构感
• 基础常识
• 表达能力
• 初步推理能力

但此时的模型还不能直接对话，也不适合给普通用户使用。

二、为什么预训练模型“什么都懂一点，但不太会用”

预训练模型的问题在于：

• 回答风格不稳定
• 容易输出无关内容
• 不知道“什么该说，什么不该说”
• 对指令的服从性不强

原因很简单：

预训练阶段，模型只是学语言，不是在学“服务人”。

它更像是一个读完大量书籍、但没人教它如何与人交流的“知识体”。

这也是为什么需要第二个关键阶段。

三、第二阶段：指令微调（Instruction Tuning）

指令微调的目标只有一个：

让模型学会“如何回答问题”。

在这个阶段，模型会接触大量类似这样的训练数据：

• 问题 → 理想回答
• 指令 → 正确执行结果
• 输入 → 期望输出格式

例如：

• “请总结以下内容”
• “解释一个概念，面向初学者”
• “根据步骤完成任务”

通过这种方式，模型逐渐学会：

• 按指令办事
• 控制输出结构
• 理解用户意图

这一步，决定了模型“好不好用”。

四、第三阶段：人类反馈强化学习（RLHF）

即使经过指令微调，模型仍然可能：

• 回答不够安全
• 语气不合适
• 偏离人类期望
• 在灰色问题上表现不稳定

因此，大多数主流模型还会经历一个阶段：

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）

简单理解就是：

1. 模型生成多个回答
2. 人类对回答进行排序或评分
3. 模型学习“哪些回答更受欢迎”
4. 调整参数，向更高评分方向靠拢

这一步决定了：

• 模型是否“像一个正常助手”
• 回答是否礼貌、克制、有边界
• 安全策略是否生效

五、为什么不同模型“性格”和能力差异很大？

现在你可以理解，为什么：

• GPT
• Kimi
• DeepSeek
• Claude
• 千问

即使同为大模型，表现也会明显不同。

因为它们在以下方面存在差异：

• 训练数据构成
• 指令数据设计
• RLHF 评价标准
• 安全与开放程度
• 推理与效率取舍

模型不是一个统一模板，而是“训练策略的产物”。

六、从“模型”到“应用”，中间还差一步

即便模型训练完成，它依然只是一个“能力体”，而不是一个完整产品。

要真正进入实际应用，还需要：

• API 封装
• 工程化推理
• 工具调用
• 上下文管理
• 任务流程设计

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
• ✅100集大模型视频教程
• ✅大模型书籍PDF
• ✅DeepSeek教程
• ✅AI产品经理入门资料

完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
​​

为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

​​

资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

​​​​

如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓**

​