什么是 继续预训练、SFT（监督微调）和RLHF
什么是 继续预训练、SFT（监督微调）和RLHF
继续预训练、SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）是大语言模型（如GPT-4、Claude等）训练过程中的关键步骤，用于逐步优化模型能力。以下是它们的定义和示例：
1. 继续预训练（Continual Pretraining）
- 定义：在已有的预训练模型基础上，使用更大规模的数据集或更长时间进一步训练，以提升模型的基础能力（如语言理解、逻辑推理等）。
- 示例：
- GPT-4：基于GPT-3的架构，通过更大规模的多模态数据（文本+图像）和更长时间的训练，显著提升了复杂问题的解决能力。
- LLaMA系列：Meta公司的LLaMA 2在LLaMA 1的基础上继续预训练，增强了多语言支持和安全性。