大模型三阶段训练：预训练、SFT、RLHF解决的核心问题

大模型三阶段训练：预训练、SFT、RLHF解决的核心问题

大模型训练的三阶段(预训练→SFT→RLHF)形成了能力递进的完整链路，每个阶段解决不同层次的关键问题，共同构建出符合人类期望的智能模型。

一、预训练(Pre-training)：构建通用知识底座

核心问题解决：

• 语言基础构建：通过海量无标注数据(千亿级tokens)学习语言的语法规则、语义结构和世界常识，形成通用知识网络

• 数据标注困境突破：采用自监督学习(如预测下一个词、掩码语言模型)，无需人工标注即可从文本结构中自动提取学习信号

• 计算效率革命：一次预训练(消耗90-99%总算力)可支持下游无数任务微调，大幅降低后续任务成本

• 泛化能力奠基：建立跨领域知识表示，使模型具备"理解语言"而非仅"记忆模式"的能力

技术实现要点：

• 使用Transformer架构，通过自注意力机制捕捉长距离依赖关系
• 采用BERT式掩码语言模型(MLM)或GPT式自回归语言模型(AR)作为训练目标
• 解决"灾难性遗忘"：通过精心设计的预训练策略，确保模型在微调时保留核心知识