深入浅出大模型训练原理：从小学到终身进修，程序员必学指南，建议收藏！

文章详细解析了大模型的训练过程，包括基础训练(学前准备、预训练、微调、对齐)和持续进修(学看学听、自我练习)。大模型通过用户反馈不断优化，从"能执行"向"能理解"、"能共情"演进。文章还提供了大模型使用技巧(设定角色、分步骤提问、提供资料)和常见误区，强调普通人了解训练逻辑是为了更好地使用AI，而非成为专家。

“

“ 鲸吞阅、精输出，内修外求，日拱一卒，慢慢变富。”——半亩云田

”

“普通的人改变结果，优秀的人改变原因，顶级高手改变模型”。各位同学，大家好，我是你们的老朋友Fisher。

书接中篇，本篇收尾！

上周日，遛娃回来后，关门码字，把该话题的内容全部码完了。但限于篇幅，4000字分割，方便大家阅读。剩下的，下期分享。

今天周二，可能会比较忙。早起，把周末码完的文字，整理了下，做个定时，晚上20点准时发出。

以下是该话题文章（下篇）的正文内容，希望大家喜欢****

前面两期，我把大模型从“小学”到“大学”的训练过程情况，聊完了。

续接中篇，咱们继续看：“大学毕业”的大模型，如何在后续的“终身进修”中，越用越聪明。

06.“毕业进修”：持续学习，越用越聪明。

大学毕业，不是学习的结束，而是终身“进修”的开始。就如毕业后，在工作中积累经验，越做越熟练。

大模型也一样，三个阶段训练“毕业”后，还会通过“用户的使用”持续学习，越用越聪明。

现在大模型的“进修”，主要有两个方向：

第一个是：“学看、学听”。

这个方向的大模型，不再只学文字，开始学“看图片、看视频、听声音”，就像成年人工作后学看图表、学做视频，拓宽自己的能力边界。

比如，你给它一张风景图，它能描述出“这是一片海边，有蓝天、白云和沙滩”；

比如，你给它一段音频，它能转换成文字，还能分析说话人的情绪。

第二个是：“自己出题练”。

这个方向，大模型会自己生成高质量的“练习题”，来复习巩固。这就像学霸，会自己出题，检验学习效果，进步更快。这种“自己出题，自己练”的方式，能大幅提升大模型的推理能力。

此时，大模型的具体学习方式，还是“用户反馈+定期复盘”。比如，你用大模型时，点“满意”、“不满意”的反馈、选择某一个答案的行为，都会变成它的“进修”素材。它还会“定期复盘”这些素材，优化自己的回答。

比如，大模型写职场文案时很生硬，用户反馈“要更专业、更简洁”，它慢慢就学会了职场文案的写作逻辑；比如，很多用户用它做英语翻译，反馈“要更准确，保留原文语气”，慢慢的它翻译准确率就会越来越高。其实，这就是“越用越聪明”的底层逻辑。

做个大总结：

聊到这里，大模型的整个训练过程，基本上讲完了。下面，我做个总结，方便大家理清思路，更好理解。

所谓“大模型训练”，不是我们理解的“简单的’喂数据、算算力’”，而是一场“从基础到能力、再到温度”的不断递进。

1.学前准备的优质数据、超强算力、科学算法的“三件套”，是大模型能起跑的前提；

2.预训练，就像小学“夯实”字词基础，让大模型掌握“会说话”的底层能力，为下阶段的训练，做好“地基”准备；

3.微调，相当于中学生开始学习阅读理解、逻辑分析等能力，这个阶段的训练，让大模型具备“能做事”的实用价值；

4.而对齐阶段，就是给这个“有能力的工具”，注入“懂人心”的温度，让大模型从“能做事”升级为“会做好、靠得住”。这就像人类从掌握知识技能，到懂得适配他人、坚守底线的成熟过程。

5.更重要的是，这场“训练”的成长，从不是“毕业即终点”，而是在“对齐阶段打下的“懂人类偏好”的基础上，给后续的“终身进修”指明了方向。

这样，“毕业后”的大模型，不是盲目学新内容，而是持续优化对“人类需求”的适配度，越用越贴合我们的真实需求。

总之，说到底，大模型的整个训练与进修逻辑，本质是让技术不断向“人”靠拢：从“能执行”到“能理解”，再到“能共情”。想明白这一点，也就清楚“为什么大模型越用越聪明”。

07.知道怎么训练的，那怎么才能用对大模型？

写本公众号时，我就说“了解AI、学习AI、分享AI，不是为了让自己成为专家，而是为了更充分地用好它”。这就像，我们了解一款手机的各项功能、技术原理，不是想设计手机，而是如何更充分用好它的各种功能。

同样，了解大模型的训练过程，也不是为了当专家，而是弄“懂”它的“脾气”，知道它擅长啥、不擅长啥。这样，用的时候，更高效、不踩坑。

下面，我分享几个比较使用的技巧和常见的误区。当然，你可能已经是大模型专家，或已经非常清楚如何用了。没关系，这部分，可以跳过。

1.几个实操技巧。

技巧1：给大模型“定好角色”，让它知道“该怎么说”。

大模型经过“大学阶段”的训练，很懂“分寸”，你给它定好角色，它就能按对应的风格输出内容，比笼统的提问效果好10倍。

比如，你想解决职场问题，别只说“帮我写一封请假条”，可以说“你是职场白领，帮我写一封病假请假条，语气要礼貌、简洁，说明请假时间和工作安排”。这样给大模型定好角色，它就能精准匹配风格和内容，不用你反复修改。

技巧2：分步骤提问，别让它“跳步骤”。

大模型的训练是“循序渐进”的，从识字到懂逻辑，一步一个台阶，提问时也得遵循这个逻辑，分步骤、不跳步，才能得到精准答案。

比如，你想让大模型写一篇行业报告，别直接说“写一篇2026年AI行业报告”，可以分三步来提问：

提问1：“帮我列一篇2026年AI行业报告的框架，包含行业现状、核心技术、应用场景、未来趋势4个部分”；

提问2：“根据这个框架，补充每个部分的核心内容，比如行业现状要包含市场规模、主要企业”；

提问3：“把这些内容整理成一篇完整的报告，语言要专业、流畅，结构清晰”。

这样分步骤来提问，大模型就不会遗漏主要的信息，输出的结果也比较符合你的预期。

技巧3：给它“参考资料”，减少它“瞎猜乱想”。

大模型的“教材”，训练前已经准备了，会有一定的时间“滞后”。比如，训练的数据，可能是截止到2025年6月的。因此，对于小众领域、最新热点、个人专属信息等，它可能“没学过”。这时候，你就需要给它“补充参考资料”，这样能大幅提升答案的准确性。

比如，你让大模型写“2026年某公司的行业分析报告”，可以先给它“2026年该公司的营收数据、新产品发布信息、行业政策变化”，再让它分析。

给大模型补充参考资料，相当于给它“临时补课”，让它在陌生领域也能给出比较精准的答案。

2.几个常见误区。

大部分人看到大模型的回答，基本上都会说“哇，太厉害了”。但这“太厉害”的背后，往往藏着一些“常见误区”。

误区1：觉得大模型“啥都懂”，啥问题都问。

既然你已经知道：大模型的知识来自训练前的“教材”和后续的“进修”，就应该明白：它不是万能的，它存在两个明显的“知识盲区”。

一是，“没学过的内容”。

比如，小众领域的专业知识、训练“教材”之后的最新热点、个人隐私信息、违禁信息等；

二是，“学错的内容”。

训练的数据，那么庞大，其中可能就会混入少量的错误信息，就像有些教材会出现一些排版、印刷等错误一样。

这样的话，大模型会把这些错误当成“正确知识”记住。比如，记错历史年份、算错数学题……。这时，你问它，它可能会把这些错误当成“正确”，输出给到你。

所以，看到了嘛，不是所有的问题，都能问大模型的。比如，“XX的银行卡余额是多少”、“2026年某行业的具体营收数据”、“某个小众疾病的治疗方案”……。这些问题要么它不会，要么会给你错误答案。

误区2：完全相信大模型的回答，不做验证。

这就像孩子做题会出错一样，大模型也会犯错误。比如逻辑混乱、数据错误、观点片面……。尤其是在处理一些专业问题、重要决策时，我们不能完全相信它的回答，一定要自己去验证。

关于这点，我在“什么是人工智能幻觉？”一文中，聊过“如何识别和防范的方法”，想了解的小伙伴，可点击链接回看。

其实，如何避免这些误区，记住一点，很关键，那就是：大模型只是一个“助手”，目前还不是“专家”，最终的判断和责任，还是要自己承担。

如何学习AI大模型？

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第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

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