【大模型实战系列】第九章 LLM训练与适配全流程深度解析

已于 2025-08-10 15:57:50 修改
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分类专栏： 人工智能技术白皮书 文章标签： 人工智能 机器学习 算法
于 2025-08-10 13:11:18 首次发布
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目录

第一部分：原理详解与数学推导

1. 预训练 (Pre-training)：奠定通用世界模型的基石

2. 监督微调 (SFT) / 指令调优：教会模型“如何沟通”

3. 对齐调优：注入人类价值观的“良知”

阶段一：训练奖励模型 (Reward Model, RM)

阶段二：使用强化学习微调LLM

阶段三（可选）：迭代

第二部分：深度代码实现

实践一：监督微调 (SFT) 的完整实现

实践二：奖励模型 (RM) 训练的完整实现

实践三：PPO微调的（简化）实现

结论

大型语言模型（LLM）的诞生并非一蹴而就，而是一个系统性的、多阶段的“塑造”过程。它如同一块蕴含无限可能的璞玉，需要经过粗略的雕琢、精细的打磨和最终的抛光，才能展现出我们今天所见的惊人能力。这个全流程可以概括为三个核心阶段：预训练（Pre-training）、监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和对齐调优（Alignment Tuning）。

本文将对这三个阶段进行深度剖析，不仅解释其“是什么”，更通过数学原理揭示其“为什么”，并最终提供可复现的深度代码，让您亲身体验这个塑造过程。

第一部分：原理详解与数学推导

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