【大模型】大模型训练的几个不同阶段

总结：各方法的典型关联（以大语言模型为例）

1. Pre-Training：先让模型学“通识知识”（如语言、世界知识）。
2. Supervised Fine-Tuning (SFT)：用标注数据让模型学“任务基本模式”（如指令遵循）。
3. Reward Modeling：训练模型学“人类偏好标准”（如什么回答更优质）。
4. PPO / DPO：基于“人类偏好”优化模型，让输出更对齐人类需求。
5. KTO：贯穿全程，优化“知识在不同阶段/任务间的迁移效率”。

1. Supervised Fine-Tuning（监督式微调，SFT）

就是通常说的微调训练

核心概念

在预训练模型（已在大规模无标注数据上学到通用知识）的基础上，使用标注好的下游任务数据（输入-输出成对）进一步训练，让模型适配特定任务（如情感分析、专业问答）。

特点与应用

• 优点：快速适配特定任务（无需从头训练）、性能高（预训练模型已有通用知识）、计算成本低。
• 应用：NLP（机器翻译、聊天机器人）、计算机视觉（图像分类、目标检测）、语音识别（方言适配）等。
• 挑战：需高质量标注数据，否则易过拟合；可能出现“灾难性遗忘”（丢失预训练的通用知识）。

2. Pre-Training（预训练）

核心概念

在大规模、多样化的无标注数据上训练模型，让模型学习“通用特征/知识”，为后续所有下游任务打基础，是“迁移学习”的核心前提。

原理与流程

1. 数据准备：选取海量数据（如NLP用全网文本，CV用ImageNet图像），进行清洗、标准化。
2. 模型与任务设计：选择适合的模型架构（如NLP用Transformer，CV用CNN），设计自监督任务（如NLP的“掩码预测”“下句预测”，CV的“图像重建”）。
3. 训练与监控：用海量资源（GPU/TPU集群）训练模型，通过损失下降、验证集表现监控训练，确保模型学通通用规律。

特点与应用

• 优点：让模型掌握“通识知识”（如语言的语法语义、图像的物体特征），后续微调只需少量数据即可适配任务，大幅提升效率与效果。
• 应用：所有基于“迁移学习”的任务（如大语言模型、计算机视觉模型的前置阶段）。
• 类比：如同人类的“基础教育”，先通过广泛学习建立认知基础，再针对特定领域深化。

3.KTO（Knowledge Transfer Optimization，知识迁移优化，结合领域常见定义）

核心概念

聚焦于“知识迁移”的优化策略，旨在更高效地将“预训练知识”传递到下游任务，或在多任务/多模型间迁移知识。

原理与流程

通过特殊的损失函数、训练策略（如正则化、参数共享），让模型在微调时：

• 更好地保留预训练的“通用知识”，避免灾难性遗忘；
• 更高效地吸收下游任务的“专属知识”，提升跨任务的知识复用能力。

特点与应用

• 作用：解决“预训练知识与下游任务知识的冲突/浪费”问题，提升模型在多任务、跨领域场景的表现。
• 应用：多语言模型、多模态模型（如图文模型）的知识整合与迁移等。

强化学习与人类反馈（RLHF）的几个训练阶段

1. Reward Modeling（奖励建模）

核心概念

训练一个“奖励模型”，用于量化“模型输出与人类偏好的匹配程度”
是强化学习与人类反馈（RLHF）流程的关键中间步骤。

原理与流程

1. 数据收集：让人类对模型的多个输出进行“偏好判断”（如“回答A比回答B更 helpful”），形成“偏好成对数据”。
2. 训练奖励模型：用这些成对数据训练模型，使奖励模型能给不同输出“打分”（分数越高，越符合人类偏好）。

特点与应用

• 作用：为后续“强化学习微调”（如PPO）提供“反馈信号”——让模型知道“什么样的输出更好”。
• 应用：大语言模型对齐人类偏好（如让回答更安全、更有用）、对话系统优化等。

2. PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）

核心概念

一种强化学习算法，是RLHF流程中“优化模型输出以匹配人类偏好”的核心手段，常与“奖励模型”配合使用。

原理与流程

1. 输入奖励信号：用“奖励模型”给模型的候选输出打分（如“回答A得8分，回答B得6分”）。
2. 优化模型参数：通过PPO算法调整模型参数，使模型更倾向于生成“奖励分高”的输出；同时限制参数更新幅度（“近端”即控制步长，避免模型因更新过大而性能崩溃）。

特点与应用

• 优点：训练相对稳定，能有效让模型对齐人类偏好。
• 应用：大语言模型的“人类偏好对齐”（如ChatGPT的优化阶段）、机器人控制等。
• 挑战：计算成本高，流程复杂（需先训练奖励模型）。

3. DPO（Direct Preference Optimization，直接偏好优化）

核心概念

对RLHF的简化与改进，无需显式训练“奖励模型”，直接用“人类偏好的成对数据”优化模型。

原理与流程

1. 数据利用：直接使用“人类偏好的成对数据”（如“输出A比输出B好”）。
2. 直接优化模型：通过最大化“偏好输出”的概率、最小化“非偏好输出”的概率，直接调整模型参数，让模型更倾向于生成符合人类偏好的内容。

特点与应用

• 优点：简化RLHF流程（无需奖励模型）、训练更高效、资源消耗更低，效果接近传统RLHF。
• 应用：大语言模型的人类偏好对齐，适合资源有限或追求简化流程的场景。