文章详细介绍了大语言模型(LLM)从零开始训练的五个关键阶段：随机初始化、预训练、指令微调、偏好微调和推理微调。通过这些阶段，模型从初始的随机状态逐步获得语言理解、对话能力、符合人类偏好的回答以及推理能力，最终能够执行问答、代码编写等复杂任务。

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随机初始化

在模型训练前，该模型一无所知。

你问它“What is an LLM?”，它却回答“try peter hand and hello 448Sn”之类的胡言乱语。它还没有看到任何数据，只有随机权重。

预训练（Pretraining）

这个阶段通过训练语言学习模型（LLM）使用海量语料库来预测下一个词元，从而教会它语言的基础知识。这样，它就能吸收语法、世界知识等等。但它不擅长对话，因为当被问及时，它只会继续发送文本。

指令微调（Instruction Fine-Tuning）

为了使其更像对话，我们通过训练指令-反应对(Instruction-Response Pair)来进行指令微调。这有助于它学习如何遵循提示并正确回复。

现在大模型具备了一下几个能力: 回答问题、内容总结、编写代码等等。

至此，我们可能已经充分利用了互联网上的所有原始资料和知识，以及人工标注的Instruction-Response Pair数据。那么我们还能做些什么来进一步改进这个模型呢？

偏好微调（Preference fine-tuning，PFT）

你一定在 ChatGPT 上看到过这个屏幕，它会问：你更喜欢哪种回复？

这不仅可以用于收集反馈，而且是宝贵的人类偏好数据。OpenAI 利用这种特性，通过偏好微调来微调其模型。在 PFT 中：用户在两种答案中做出选择，以生成人类偏好数据。然后训练奖励模型来预测人类偏好，并使用强化学习更新 LLM。

上述过程称为 RLHF（带人类反馈的强化学习），用于更新模型权重的算法称为 PPO。它教导LLM即使没有“正确”答案的场景也要与人类保持一致。但是我们还可以进一步改进LLM。

推理微调（Reasoning fine-tuning）

在推理任务（数学、逻辑等）中，通常只有一个正确答案，并且有一系列明确的步骤来获得答案。因此我们不需要人类的偏好，我们可以用正确性作为信号，这被称为推理微调。

步骤：

• 该模型能够对提示信息做出回答。
• 将答案与已知的正确答案进行比较。
• 根据答案的正确性，给予奖励。

这被称为基于可验证奖励的强化学习（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）。DeepSeek 的 GRPO 是实现这一目标的一种常用技术。

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