大模型训练流程最全版，只会调用接口，但是不知道怎么训练也能叫玩转大模型？

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原创最新推荐文章于 2026-04-26 13:57:54 发布 1.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

详解大模型PPO、DPO的训练过程 AI因你而升温，记得加个星标哦！大家好，我是泰哥。距离上次写技术贴已经1年有余，这一年当中算法技术的发展可以说是日新月异。今天和大家聊聊大模型的训练的三个阶段，分别为有监督学习（SFT）、奖励模型训练（RW）与强化学习（PPO）阶段，我对以上的训练过程会加上一些自己的理解。GPT使用Transformer decoder部分作为语言模型的框架，并将decoder中的Multi-head Attention层删除，其结构和计算过程如上图。阅读详情

“大模型的核心主要有两部分，一是训练数据，二是机器学习模型。”

现在大模型发展得如火如荼，但是没有学过人工智能技术的开发者，只会调用其接口，但不清楚怎么训练一个大模型。

今天就简单介绍一下自己的理解，有什么问题欢迎讨论。

01 怎么训练一个大模型？

我们知道大模型是指以神经网络为基础构建，通过大量数据学习或者说训练得到的一个模型。

这里大指的是学习的数据量大，而模型是指机器学习模型。通过大量数据训练出来的机器学习模型，就是大模型。

所以，训练一个大模型最重要的两个部分就是训练数据和机器学习模型；再加上对训练成果的验证，就构成了一个完善的训练流程。

所以说，训练大模型主要有三步，而每一步下面又有几个步骤：

1. 训练数据

要想弄一份训练数据需要经过几个步骤：

①：数据的收集

②：数据的清洗

③：数据的整理

④：自然语言处理(NLP)

训练大模型需要收集大量的数据，比如语言类，科学类，生活类等；而根据数据的类型分类又有文本，图像，视频等；而不论是文本，图像，还是视频都有多种格式，比如txt，pdf，png，jpg，mp4等。

在这里插入图片描述

数据处理

而根据数据收集的途径，比如来自书籍，网络社区，企业内部数据等；

而收集到的数据并不能直接使用，还需要对数据进行清洗整理等操作，比如一些常识性错误，一些敏感数据等。

而数据的整理就是需要把数据整理成一种或几种固定的格式；

最后进行自然语言处理，因为机器学习模型并不认识人类语言，我们需要把这些收集到的数据，不论是文本，图像还是视频，都需要转换为模型能够认识和存储的格式。

而以上操作只是为了训练大模型做数据准备。

2. 机器学习模型

机器学习模型根据不同的维度可以进行不同的分类，比如有什么监督学习，非监督学习等；然后根据实现算法又分为线性回归，支持向量机等。

机器学习模型根据不同的理论，算法，架构等，具有不同的实现方式，但对训练来说，我们不需要关心模型是怎么开发的，我们只需要知道模型的训练方法即可。

而现在比较火的GPT，就是openAI公司在transformer神经网络架构下开发的一款机器学习模型。

3. 训练成果验证

训练成果验证就是使用一些整理好的数据，输入到大模型中，测试其处理效果是否和预期相同。

一般情况下，都是把整理好的数据，分成训练数据和验证数据；

在模型训练完成之后，再使用验证数据进行结果验证。

而对应到Huggingface这个大模型开源平台，平台把大模型的训练抽象成数据集(datasets)，模型(model)，自然语言处理(tokenizer)，训练(trainer)，以及验证评价(evaluate)。

而且为了解决大模型在某些方面的能力不足，还专门设计了大模型的微调方法，以及框架。

大模型的开发，训练，微调，使用等是一个复杂的过程，也是一个需要慢慢学习的过程。

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。

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