简介

这篇文章详细介绍了大语言模型(LLM)的四阶段建模流程：预处理阶段通过文本分词和数据清洗为模型奠定基础；预训练阶段通过MLM或CLM目标让模型掌握通用语言能力；微调阶段让模型专精特定任务；部署与推理阶段实现模型落地价值。文章还对比了BERT类理解型模型和GPT类生成型模型的特点与适用场景，强调了根据任务需求选择合适模型的重要性。

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在当今数字时代，大语言模型（LLM）已成为重塑人机交互的核心技术。然而，这些看似智能的AI系统并非天生具备理解与生成语言的能力，而是源于一套严谨、复杂的多阶段建模流程：

• 阶段1：预处理，为模型打扫原料，奠定训练基础
• 阶段2：预训练，让模型通读万卷书，掌握通用语言能力
• 阶段3：微调，让模型专精某一行，适配具体任务
• 阶段4：部署与推理，让模型走进现实，实现落地价值

本文将系统拆解LLM建模的四大核心阶段，详解每个环节具体任务，并对比两类主流模型的差异，为理解LLM的工作原理提供清晰框架。

阶段1：预处理，奠定模型基石

任何AI模型的性能都离不开高质量的数据，LLM也不例外。预处理阶段的核心任务，是将原始文本原料（如网页内容、书籍、论文等）转化为模型能读懂的结构化格式，相当于为后续训练搭建地基。这一阶段的质量直接决定了模型对语言的理解精度，若预处理不到位，即便后续模型架构再先进，也可能出现理解偏差。

具体来看，预处理主要包含两大关键步骤：

1.文本分词：将语言拆为模型的“最小理解单位”

人类以“词语”为单位理解语言，但LLM需将文本拆分为更精细的“词元（Token）”，这是模型处理语言的基本单元。目前最主流的分词算法是字节对编码（BPE），其优势在于能平衡词汇表大小与未登录词处理能力，既不会因词汇表过大导致训练效率低下，也能通过子词组合处理生僻词或新造词。更多内容可阅读《说人话之什么是Token？》

2.数据清洗：剔除杂质，保障语料质量

原始文本中往往包含大量无用信息，如网页的HTML标签、乱码的Unicode字符、无意义的特殊符号，甚至违规或低俗内容。这些杂质会干扰模型学习，导致其生成错误或不当内容。因此，预处理阶段需通过自动化工具与人工审核结合的方式，完成去标签、标准化字符、过滤违规内容等操作。

阶段2：预训练，掌握通用语言能力

如果说预处理是准备原料，那么预训练就是教会模型理解语言的核心环节。这一阶段的目标，是让模型在海量通用文本语料上学习语言的底层规律，包括语法结构、语义逻辑、上下文关联，最终形成具备通用语言能力的基础模型。形象地说，预训练相当于让模型通读万卷书，积累足够的语言知识，为后续适配具体任务打下基础。

预训练的核心是训练目标设计，目前主流的目标有两类，直接决定了模型的核心能力方向：

1.掩码语言建模（MLM）：双向理解，擅长读

MLM是BERT类模型的核心训练目标，其思路是故意掩盖句子中的部分Token，让模型根据上下文预测被掩盖的内容。例如，将句子“人工智能能改变世界”中的“能”字掩盖后，模型需结合“人工智能”和“改变世界”的双向上下文，预测出“能”字。这种双向学习的方式，让模型更擅长理解文本的整体含义，尤其适合文本分类、情感分析、问答等需要深度理解的任务。

2.因果语言建模（CLM）：单向预测，擅长写

CLM是GPT类模型的核心训练目标，其思路是让模型根据前文预测下一个Token，即从左到右逐词生成。例如，给定“今天天气很好，我打算去”，模型需根据“今天天气好”的前文逻辑，预测出“公园”“散步”等合理的下一个Token。这种单向学习的方式，让模型更擅长捕捉文本的生成逻辑，尤其适合对话生成、创意写作、代码编写等需要连贯生成的任务。

无论采用哪种目标，预训练的语料规模都极为庞大（通常以“万亿词”为单位），训练周期长达数周甚至数月，需要依托大规模GPU集群完成。正是通过这种海量数据+长期训练，模型才能从不懂语言成长为能理解、会预测的通用语言系统。

阶段3：微调，针对特定任务专精化

预训练模型虽具备通用语言能力，但面对情感分析、医疗问答、法律文档审核等具体场景时，仍显得不够专业，比如通用GPT模型无法精准回答“糖尿病患者如何控制饮食”这类医疗问题，因为它缺乏医疗领域的专业知识。而微调阶段的目标，就是让预训练模型专精某一行，通过在小规模专业语料上的针对性训练，快速适配具体任务。

微调的核心逻辑是利用已有知识，学习专业技能，具体流程包含三步：

1.选择专业语料，聚焦目标任务

微调的语料无需像预训练那样海量，但需高度贴合任务场景。例如，若要将模型微调为医疗问答助手，需收集医患对话记录、医学指南文档、权威健康科普文本等专业语料。

2.添加任务专属结构，适配任务输出需求

预训练模型的输出Token概率分布，无法直接满足具体任务的输出格式（如分类任务需要正面/负面标签，问答任务需要具体答案文本）。因此，微调阶段需为模型添加任务专属头（Task-Specific Head）。

3.轻量化训练，高效适配，避免遗忘

微调的训练强度远低于预训练，通常只需训练几个轮次（Epochs），且会降低模型的学习率，避免因训练过度导致模型遗忘预训练阶段学到的通用语言能力。

阶段4：部署与推理，实现模型落地价值

经过预处理、预训练、微调后，模型已具备特定任务的能力，但仍处于离线状态，无法为用户提供服务。部署与推理阶段的目标，是将模型投入生产环境，让其在真实场景中实时响应需求，实现从技术到价值的转化。这一阶段的核心是推理过程优化，具体包含两大步骤：

1.概率计算：模型如何思考下一个输出

当用户输入提示后，模型会先将提示转化为Token序列，再为词汇表中的每个Token计算出现概率，形成概率分布，该分布反映了在当前语境下，每个可能的下一个Token的出现概率；

2.解码策略：将概率转化为连贯文本

概率分布只是数字，需要通过解码策略转化为用户能理解的文本。不同的解码策略对应不同的输出效果，需根据任务需求选择：

• 贪心搜索（Greedy Search）：每一步选择概率最高的Token，速度快但结果易重复。
• 束搜索（Beam Search）：同时保留多个高概率候选序列，最终选择整体最优的结果。
• 核采样（Nucleus Sampling）：仅从概率最高的前P%词元中随机采样，平衡多样性与连贯性。

值得注意的是，GPT类因果语言模型的推理过程采用自回归生成，即逐Token生成文本，前一个Token的输出会作为后一个Token的输入，确保最终生成的内容与用户提示上下文连贯。

两类LLM模型家族的对比：理解型vs生成型

通过上述四个阶段的建模流程，最终形成了两类用途各异的语言模型家族，二者的核心差异与适配场景如下：

从本质上看，选择哪种模型并非取决于规模大小，而是取决于任务需求。若需要模型理解文本并判断/提取信息，则选择BERT类理解型模型；若需要模型生成连贯文本，则选择GPT类生成型模型。

小结

LLM的四阶段建模流程：预处理（奠基）、预训练（学通用）、微调（专任务）、部署与推理（落地）是一个从数据到价值的完整闭环。每个阶段环环相扣，预处理的质量决定预训练的效率，预训练的基础决定微调的上限，微调的效果决定部署后的用户体验。未来，随着技术的发展，LLM的建模流程可能会进一步优化，但数据奠基、通用学习、任务专精、落地应用的核心逻辑不会改变。

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