11.1 ChatGPT训练三阶段揭秘：RLHF技术如何让AI对齐人类价值观？

ChatGPT训练三阶段揭秘：RLHF技术如何让AI对齐人类价值观？

ChatGPT 大模型训练技术 RLHF

ChatGPT 大模型训练核心技术

ChatGPT 的成功并非一蹴而就，其核心技术可拆解为三大阶段：万亿级 Token 预训练语言模型、有监督指令微调（SFT） 和 基于人类反馈的强化学习（RLHF）。这三个阶段层层递进，最终实现模型与人类价值观的对齐（Alignment）。

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阶段一：万亿级 Token 预训练语言模型

ChatGPT 的基座模型基于 GPT-3.5 架构，通过海量无标注文本进行自监督预训练。核心特征包括：

1. 数据规模：
   • 训练语料覆盖书籍、网页、代码、学术论文等多领域文本，总量超 1T Token。
   • 数据清洗策略包括去重、去噪、去隐私信息，并采用 BPE（Byte-Pair Encoding） 分词算法。
2. 模型架构：
   • 使用 Transformer Decoder 架构，堆叠