全网最全！一文详解大模型训练之后训练

1、什么是大模型后训练？

大模型后训练（Post-training） 是指在预训练（Pretraining）完成后，通过额外的数据处理或模型优化手段，进一步提升大模型性能或适应性的技术阶段。其核心目标是弥补预训练的不足，使模型更贴近实际应用需求。后训练是大模型从“通才”变为“专才”的核心桥梁，其本质是通过数据驱动和算法干预，在预训练的“粗糙毛坯”上进行精细化雕琢。（From deepseek V3）。

后训练在大模型应用中的位置

2、后训练适用场景是啥？

大模型不同的使用方式，会很大程度影响大模型的效果。因此我们建议一定要根据具体的应用场景和需求来确定最合适的使用方式（以下方式并不互斥，有些可以组合使用）。

推荐使用大模型的上手顺序分别为（按照难度排序）：

AI应用方法	定义	适用场景	需要准备什么
大模型直接调用API	简单直接地使用大模型提供的应用程序接口（API），无需对模型进行任何修改或调整。	优先作为初次接触大模型的选项。适用于需要快速验证概念或进行初步探索场景。	大模型调用的Appid会通过接口调用大模型（AICoding即可）
提示词工程后调用Prompt Engineering	精心设计输入给大模型的提示词，以引导模型生成更符合预期的输出。	通过语言设计和实验性调整，可以在不改动模型的情况下提高输出质量，适用于需要对生成内容进行快速提升或在没有模型修改权限的情况下进行优化。	具备提示词优化能力
检索增强后调用RAG	结合信息检索用于增强大模型的能力。通过在生成之前或生成过程中从外部知识库检索相关信息，RAG能够提高生成内容的质量和准确性。	对回答精准度要求高，需严格按照数据回答，RAG方案可以保证回答减少错误。	有业务相关的数据、知识用于建立知识库
模型后训练Post-training	在续训练阶段之后，进行更细致的调整和优化，可能包括策略微调、领域适配调整或强化学习等，以充分发挥模型性能并实现业务价值最大化。	适用于在特定业务场景中，需要进一步优化模型行为或策略的情况，确保模型在实际操作中的稳定性和有效性。	业务高质量训练数据集（千级别到亿级别）拥有大模型推理算力资源（数台-数十台GPU）
模型预训练Pre-training	模型预训练Pre-training	在大规模数据集上对模型进行初步训练，这一过程通常使用通用数据来学习基本特征与模式，而不针对特定任务进行优化。预训练旨在为模型提供良好的初始状态，使其具备较强的泛化能力。	适用于需要从零开始训练模型的场景，通常用于生成基座模型，该模型可以在多个下游任务中进一步优化。	业务高质量训练数据集（万亿级别）拥有大模型推理算力资源（数千-数万台GPU）
模型续训/继续预训练Continued training	在预训练模型的基础上，使用特定领域或任务的数据进行额外训练，以进一步优化模型参数并提高其针对特定任务的性能。	适用于需要将预训练模型应用于特定业务场景的情况，例如从通用模型向专用任务模型进行迁移时。	业务高质量训练数据集（几千万到十亿级别）拥有大模型推理算力资源（数十-数百台GPU）

3、后训练怎么做？

后训练基本流程

1、抽象任务、构建评测方法

1. 抽象任务：对于单任务大模型应用，一般有明确的任务目标，如：商品图文同品判别任务、属性提取任务等；对于复杂的应用，需根据业务需要将目标拆成若干子能力项来分别描述，如销售任务可能会被拆为开场（自我介绍、确认身份…）、流程引导、技能（报名、改约…）、疑虑解决等，确认其中哪些需要大模型解决，哪些通过RAG解决，哪些用tools解决。对于领域大模型，需要定义清楚该领域包含哪些常见任务，并确认每个子任务的目标。
2. 构建评测方法：评估方法包括效果、性能、成本等多个方面，其中效果上通常包含 客观评测 和 主观评测 两类。评测集是一个业务任务的起点，有了评测集才能描述在特定任务下的后续所有工作的表现。

2、 选择基座： 在有评测集且基建较完善的情况下基座选型问题较简单，在开源、任务适配（如多模态/文本）、成本可承担的条件下，通过评测集找到效果最好的SOTA模型。目前要进行中文模型后训练一般选择qwen 7B/14B（或者同等规模的longcat），推理模型选择QwQ，多模态模型选择qwen vl 7B/32B等；GPT-4O、Deepseek V3/R1、Claude3.7、Gemini 2.5等可以作为效果对标对象。

3、 构建数据样本： 数据样本的构造是大模型训练的核心工作，是最终效果的决定性因素，时间占比超过70%。不同后训练的样本构造情况如下：

	样本结构	样本构造方式	样例
Continual-train	垂域语料、通用语料，以合适的配比混合。	垂域数据：业务数据（如商品库、电销记录、学城…）进行抽取、过滤、质检、脱敏、去重、增强/泛化等处理，获得高价值语料。通用数据：公开数据集、公网数据。
SFT	结构化输入、输出，代表特定任务的期望结果。	输入：通过线上实际场景按分布抽样。输出：1、蒸馏：通过超大参数的大模型给出预期输出（学习更强大模型的能力）；2、标注：通过人工给出预期输出。可两者结合取得更好的效果。	输入： 商品匹配任务：A[品牌:Apple|型号:Watch S8 45mm|规格:1.9英寸/36g|属性:GPS版/血氧监测]；B[品牌:苹果|型号:S8智能手表45毫米|规格:4.8cm/0.036kg|属性:GPS定位/血氧检测]**输出：**1.品牌比对：Apple与苹果为官方中英文对应 2.型号解析：'Watch S8’与’S8智能手表’指向同系列 3.规格转换：1.9英寸≈4.8cm，36g=0.036kg 4.属性映射：'监测’与’检测’为同功能不同表述 结论：完全匹配
DPO	结构化输入、好结果、坏结果	输入：通过线上实际场景按分布抽样。好结果/坏结果：通过大模型为输入生成两个结果，人工或评分函数给出两者优劣。	{“prompt”: “请用简单的语言解释量子纠缠”,“chosen_response”: “量子纠缠是指两个粒子无论相隔多远，改变其中一个的状态会立即影响另一个，就像一对默契的双胞胎。这种现象违背了经典物理学，但已被实验证实。”,“rejected_response”: “量子纠缠是一种物理现象，涉及粒子的相互作用，具体机制尚在研究当中。”}
RL/RLHF	结构化输入Reward Model	输入：通过线上实际场景按分布抽样。Reward Model：1、RL：定义一个评分函数用来评价好坏；2、RLHF：通过Human Feedback训练一个评分模型。

5. 模型训练： 根据任务特点选择模型训练方式，如SFT的LoRA、全参，RL的DPO、PPO、GRPO等，主要考虑效率和效果的平衡。

6. 模型评测： 根据特定任务的评测方法进行效果评测，针对评测结果循环迭代。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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