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张小明 2025/12/29 4:35:38
慈溪想做网站的公司,我和宠物做朋友教案小精灵网站,西安做网站公司,js做网站好吗本文以通俗易懂的方式解释了大语言模型的训练原理#xff0c;重点介绍了SFT#xff08;监督式微调#xff09;通过对话训练让模型学会交流#xff0c;以及RLHF#xff08;基于人类反馈的强化学习#xff09;通过人类偏好排序和奖励模型使模型更符合人类期望。文章还探讨了…本文以通俗易懂的方式解释了大语言模型的训练原理重点介绍了SFT监督式微调通过对话训练让模型学会交流以及RLHF基于人类反馈的强化学习通过人类偏好排序和奖励模型使模型更符合人类期望。文章还探讨了Reasoning推理能力的实现方法如GRPO训练策略以及模型如何自发产生长思考和自我纠错的能力。整个过程旨在让模型从只会背书的Nerd转变为能流畅交流的助手。GPT 训练完后并不能直接与用户流畅地聊天就像是一个只会背书、不擅长与人交往的 Nerd 。你说啥呢他就接着从他大脑里想到的都一股脑说出来接在你后面情商约等于 0。chatGPT 之所以叫 chatGPT是因为它在 GPT 的基础上做了 chat 的后训练。SFT对话的训练素材大概长下面这样instruction token通过特定的 Token 标记对话的格式然后把这些经过审阅的对话喂给模型即可。在喂对话前还需要注意整理数据和调整超参数• 数据清洗、过滤去除垃圾、泄密、违法内容• 样本平衡不同任务/风格的比例• 学习率、训练步数等超参的控制避免遗忘原有能力或过拟合这个步骤也叫SFT全称 Supervised Fine-Tuning监督式微调。Hugging Face 是一个找 AI 开源资源的好地方这里也有对话训练集https://huggingface.co/datasets/openchat/ultrachat-sharegpt除了对话的 SFT厂商可能还会进行工具调用function calling / MCP、多轮任务规划、搜索结果整合等子技能这些微调对 AI Agent 的实现极为重要。除了大模型出厂前的 SFT厂商也提供出厂后微调的服务当然你也可以自己微调开源模型。举个例子如果你原创了一门计算机语言想训练一个专门帮你的新语言的助手你可以在通用大模型的基础上用大量的编程相关数据进行微调这样模型就会更擅长写对应语言的代码、调试、解释代码等任务。微调的好处是成本相对较低不需要从头训练模型就能在特定领域获得很好的效果。RLHFRL强化学习智能体通过与环境“互动试错”利用“奖励反馈”来学习如何做出能实现“长期利益最大化”的决策。再下一步来到RLHFReinforcement Learning from Human Feedback解决“模型会说话但不一定合人类偏好”的问题用人类偏好信号做强化学习把模型往“更符合人类期望”的方向推从而实现Alignment例如禁止黄赌毒啦不要鼓励自杀啦还有一系列 ZZZQ。先让人类对多条模型回答做偏好排序训练一个奖励模型Reward Model去拟合这种偏好再用强化学习常见是 PPO让生成模型最大化奖励这是很常见的一种通过模型强化另一个模型的方法。后面章节会讲到 路人皆知的 Deepseek R1他的训练方式更是左脚踩右脚。简单来说就是循环下面三个步骤• 自我生成 原始模型生成一个回答。• 裁判打分 刚才训练好的“奖励模型”给这个回答打一个分数Scalar Reward。• 参数更新 如果分数高算法PPO就会调整模型的参数鼓励它以后多生成类似的回答如果分数低就抑制这种生成方式。可能这时候就有小猫要问了咋一句话的评分能影响到逐个 Token 生成的权重呢Emmm这个问题还是挺复杂的但是知道像 PPO 这样的算法会用这个总分来估算每一步动作的“好坏”优势从而对每个 token 的概率做梯度更新了。来一个 RLHF 流程图方便各位小猫理解RLHF 流程另外现在也有一批“不要 RL 的 RLHF 替代品”比如 DPO、IPO、ORPO 等它们直接用人类偏好数据来训练不再显式训练奖励模型和跑 PPO但目标还是一样让模型更符合人类喜欢的回答方式。Reasoning实现 Reasoning 的方式应该很多例如与 RLHF 类似你可以鼓励模型尽量使用逐步解题的方式回答问题并把解题步骤放在think标签里答案放在answer标签里那它就可以学会逐步解题。Deepseek 论文提到通过一个叫GRPO的训练策略通过一些固定的判断逻辑对输出结果进行评分。结果对就加分格式对也加分然后同一个 prompt 生成多个回答奖励平均分以上的回答这样就不需要额外训练一个奖励模型只要设计好规则化奖励函数即可节省掉传统 RLHF 里的花费高昂的奖励模型。ds R1 zero 的回答长度逐渐变长通过不断循环上述过程进行训练模型会自发地让思考过程变长为什么呢因为经过长思考得到正确答案的概率更大毕竟思考越长它自己得到的信息就越多。最后模型会自动产生“等等我似乎错了”之类的惊喜时刻这是属于 Reasoning 的“涌现”。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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