【2万字】一文搞懂：大模型是怎么被训练出来的？AI大模型落地必读

主要观点总结

随着DeepSeek的爆火，人们对大语言模型（LLM）的兴趣与日俱增。LLM的原理包括预训练、微调、强化学习和基于人类反馈的强化学习。预训练是基础阶段，通过海量无标注数据学习通用知识。微调基于特定任务，使用少量标注数据调整参数。强化学习独立于微调，通过环境反馈优化策略。基于人类反馈的强化学习是强化学习的子类，使用人类标注的偏好数据作为奖励信号。大模型训练步骤包括数据准备、预训练、任务适配、强化学习优化、评估与调优、部署与监控。预训练是为了让模型学习通用知识，减少对新数据的依赖，提高在目标任务上的表现和泛化能力。微调使模型适应特定任务，提高在新任务上的性能。强化学习允许模型从自身经验中学习，探索超越人类想象的策略。基于人类反馈的强化学习使用奖励模型指导优化，提高输出质量。DeepSeek-R1模型展示了强化学习在推理任务中的重要作用，并通过思维链推理提高复杂推理能力。

关键观点总结

关键观点1: 大语言模型（LLM）的原理

包括预训练、微调、强化学习和基于人类反馈的强化学习。

关键观点2: 预训练的重要性

让模型学习通用知识，减少对新数据的依赖，提高在目标任务上的表现和泛化能力。

关键观点3: 微调的作用

使模型适应特定任务，提高在新任务上的性能。

关键观点4: 强化学习和基于人类反馈的强化学习的特点

强化学习允许模型从自身经验中学习，探索超越人类想象的策略。基于人类反馈的强化学习使用奖励模型指导优化，提高输出质量。

关键观点5: 大模型训练的步骤

包括数据准备、预训练、任务适配、强化学习优化、评估与调优、部署与监控。

关键观点6: DeepSeek-R1模型的特点

展示了强化学习在推理任务中的重要作用，并通过思维链推理提高复杂推理能力。

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