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文章总结自视频：【1080P】安德烈·卡帕西：深入探索像ChatGPT这样的大语言模型｜Andrej Karpathy_哔哩哔哩_bilibili

LLM 预训练：
定义：用海量通用文本（如互联网、书籍）训练基础模型（如 GPT、LLaMA），学习语言通用规律。
目的：赋予模型理解 / 生成文本的基础能力（生成的文本不一定是你想要的），形成 “语言本能”，无需针对具体任务。

后训练（微调）：
定义：用特定任务 / 领域数据（如医疗对话、代码）进一步训练预训模型。
目的：让模型适配细分场景（如问答、翻译），提升任务精度，减少通用噪声干扰。

1. 准备训练集

详细的数据集准备方法可参考视频，或者huggingFace

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2. 分词（Tokenizer）

分词（Tokenization） 是将连续的自然语言文本（如句子、段落）分割成有意义的独立单元（称为 “词” 或 “Token”）的过程。这些单元可以是词语、子词（如词缀）、字符甚至字节，具体取决于语言特性和模型需求。

分词的本质是将人类语言的 “模糊性” 转化为机器可计算的 “离散符号”，其质量直接决定了 NLP 系统的上限。

分词工具：https://tiktokenizer.vercel.app/ 

 如下，gpt-4o分词工具，将"hello, how are you?"分成6个tokens，分别是：

24912, 11, 1495, 553, 481, 30

 deepseek-r1分词情况（中文）如下。

 那么一次分词器需要多少个不同的tokens来表示编码所有文本内容呢？gpt需要100277个。

3. 训练

语言模型训练的核心逻辑：基于上下文序列，预测下一个 token 的概率分布，并通过监督学习优化模型参数。

如下上下文输入的是前4个tokens（逐渐增加输入tokens，理论上可以无限多个，但是实际计算量太大，会限制输入个数作为最大上下文长度），下一个token是3962，预测此token的概率。网络输出的是一个 100277维度的概率分布，每一个位置表示下一个是对应token的概率。如下3962位置的概率是4%，目标是通过有监督学习使得此概率越大越好。

注意：这样训练得到的只是一个base model；他只会根据输入，随机概率出后续内容。它不是instruct model。如下图所示，直接复制输入维基百科内容，base model会填充后续的维基百科内容内容。这些base model非常删除记忆训练的数据，所以输入前面的内容，他会补充后续的内容。

4. 推理

LLM 的自回归特性：生成下一个 Token 时，始终基于已生成的历史内容，逐步扩展序列，直至满足终止条件（如达到指定长度或生成结束符）。