大模型“AI炼丹”全流程揭秘：从预训练到伦理对齐

本文详细阐述了大型语言模型（LLM）从零开始的“AI炼丹”全流程，涵盖了从海量数据预训练奠定语言基础，到通过后训练（如监督微调和强化学习人类反馈）提升任务能力和对齐人类偏好。文章还介绍了通过提示工程、检索增强生成和思维链等技术优化模型应用效果，并强调了评估模型性能、鲁棒性及解决幻觉、偏见、对齐等伦理安全问题的重要性。

大模型训练核心阶段

• 预训练 (Pre-training): 模型通过“吞下万卷书”般的处理海量文本语料（互联网、论文、代码等），掌握语言基本规律，形成基座模型（Base Model）。
• 分词 (Tokenization): 将人类文字拆解成最小单元Token序列，供模型处理。
• 后训练 (Post-training): 对基座模型进行“职业培训”，使其从通用语言模型进化为能解决实际问题的智能助手。
• 监督微调 (SFT): 通过高质量问答对或对话示例，让模型学习“标准答案”并模仿人类范例。
• 强化学习人类反馈 (RLHF): 引入奖励模型和强化学习算法，使模型输出更符合人类偏好（有用、谦逊、无害），提升用户满意度。

关键技术与架构

• Transformer 架构: 基于自注意力机制的神经网络，是预训练模型的核心，能够高效建模语言并理解词语在不同语境下的含义。
• 混合专家模型 (MoE): 一种稀疏计算架构，通过路由器模块选择性激活擅长不同任务的专家网络，大幅提升大参数量模型的训练和推理效率。
• 海量数据收集与清洗: 训练语料需经过严格清洗、去重和脱敏，确保高质量、多样性且安全的语料输入，对模型性能至关重要。
• 人类反馈强化学习 (RLHF): 通过人类评审对模型输出的反馈，将人类知识、价值观和复杂偏好融入模型，实现行为对齐。

模型应用与优化策略

• 提示词工程 (Prompt Engineering): 通过精心设计和优化输入提示（Prompt），引导模型输出更准确、有用和符合需求的内容，如通过“一步步思考”引导模型进行详细推理。
• 检索增强生成 (RAG): 模型在回答前从外部知识库检索最新或特定信息，避免知识截止和幻觉问题，提高回答的时效性和准确性。
• 思维链 (Chain-of-Thought, CoT): 鼓励模型在给出最终答案前生成一系列中间推理步骤，模拟人类思考过程，显著提升解决复杂推理任务的能力。

评估与伦理安全

• 评估指标: 包括困惑度（衡量语言预测能力）、基准测试（如 MMLU, C-EVAL，检验模型在各类任务上的表现）和鲁棒性（考察模型对输入干扰的耐受性）。
• 幻觉 (Hallucination): 模型无中生有地生成虚假但看似合理的信息，需要通过优化训练数据和算法加以避免。
• 偏见 (Bias): 模型可能继承训练语料中的性别、种族等偏见，需通过多样化数据和算法纠偏来缓解。
• 对齐 (Alignment): 确保模型行为与人类价值观和意图保持一致，即输出有用、诚实、无害的内容，并通过价值观引导和内容过滤等机制实现。