cpt和pretrain的差别，IFT和SFT的差别是怎么样的
一、CPT 与 Pretrain 的区别
1. Pretrain（预训练）
- 定义：Pretrain 是指在大规模无标注文本数据上，通过自监督学习（如语言建模任务）训练模型，使其学习通用的语言表示能力。
- 目标：让模型掌握词汇、语法、常识、世界知识等基础语言能力。
- 典型任务：Next Token Prediction（下一个词预测）、Masked Language Modeling（如BERT）等。
- 数据：海量、无标注的通用文本（如网页、书籍、新闻等）。
- 输出：一个“基础模型”（base model），例如 LLaMA、GPT-3 的原始版本。
2. CPT（Continued Pre-Training，继续预训练）
- 定义：在已有预训练模型的基础上，使用特定领域或特定风格的数据继续进行预训练。
- 目标：让模型适应特定领域（如医疗、法律、代码）或特定语言（如中文、多语言）的知识分布。
- 与 Pretrain 的区别：
- Pretrain 是从零开始（或从随机初始化）在通用数据上训练；
- CPT 是在已有通用模型基础上，用新数据“微调”其语言分布，但仍然保持自监督目标（如语言建模），不涉及指令或人类反馈。
- 举例：用医学论文继续训练一个通用 LLM，使其更懂医学术语。
✅ 总结：
- Pretrain：通用语言能力的“从0到1”。
- CPT：通用模型向特定领域/语言的“迁移增强”，仍属自监督学习阶段。
二、IFT 与 SFT 的区别
这两个术语有时会被混用，但在严谨语境下有区别：
1. SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）
- 定义：使用人工标注的输入-输出对（如问答对、指令-响应对）对预训练模型进行微调。
- 目标：让模型学会遵循指令、生成符合人类期望的输出。
- 数据格式：(instruction, response) 对，例如：
- Input: “写一首关于春天的诗”
- Output: “春风拂面花自开……”
- 训练方式：标准的监督学习，最小化预测输出与真实响应之间的损失（如交叉熵）。
- 典型应用：将 base model 转变为 instruction-following model（如 Alpaca、ChatGLM 的 SFT 阶段）。
2. IFT（Instruction Fine-Tuning，指令微调）
- 定义：IFT 本质上是 SFT 的一种特例或子集，强调使用指令形式的数据进行微调。
- 关键点：
- 所有 IFT 都是 SFT，但并非所有 SFT 都是 IFT（例如，SFT 也可以用于分类任务微调，不一定是指令形式）。
- 在大模型语境下，IFT 通常就等同于“用指令数据做 SFT”。
- 目的：提升模型的指令遵循能力（instruction following ability）。
✅ 总结：
- SFT 是更广义的概念：任何使用标注数据的监督微调都算。
- IFT 是 SFT 的一种具体形式：特指使用“指令-响应”对进行微调，目的是让模型听懂并执行人类指令。
📌 在实际面试或论文中，IFT 和 SFT 经常被当作同义词使用（尤其在 ChatGPT 类模型的上下文中），但严格来说 IFT 是 SFT 的子集。
整体训练流程示例（以 ChatGPT 类模型为例）：
- Pretrain：在万亿 token 通用语料上训练 base model。
- CPT（可选）：如需适配中文或代码，用中文/代码语料继续预训练。
- SFT / IFT：用人工编写的指令-回答对微调模型，使其具备对话/指令能力。
- RLHF（后续阶段）：通过人类反馈强化学习进一步对齐人类偏好。