企业官网建设流程全解析

大模型训练时，经常会看到这些词：

• Pretraining
• CPT
• SFT
• DPO
• PPO

下面我们就分别看看它们到底是什么？各自有什么作用？以及它们之间有什么区别？

1. Pretraining：预训练

是什么？

从零开始训练一个大模型。

模型一开始什么都不会，通过阅读大量文本、代码和资料，逐渐学会语言、知识和代码规律。

有什么作用？

训练出一个基础模型，也就是基座模型。

需要什么数据？

大量没有人工标注的文本和代码。

例如：

{"text":"Redis 是一种基于内存的键值数据库。"}

举个例子

让模型阅读大量中文文章、英文文章和代码，模型逐渐学会写文章、回答问题和生成代码。

是否需要基座模型？

不需要。

因为它本身就是用来训练基座模型的。

2. CPT：继续预训练

是什么？

在已有基座模型上，继续使用某个领域的资料训练。

有什么作用？

让模型更懂某个专业领域。

例如：

• 医疗
• 法律
• 教育
• 金融
• Redis
• 企业内部业务

需要什么数据？

某个领域的大量纯文本。

例如：

{"text":"Redis 的 RDB 持久化会定期生成数据快照。"}

举个例子

把大量 Redis 文档交给模型训练，让模型更加熟悉 Redis 的专业知识。

是否需要基座模型？

需要。

3. SFT：监督微调

是什么？

给模型准备“问题和标准答案”，教模型应该怎样回答。

有什么作用？

让模型学会：

• 回答问题
• 执行指令
• 总结文章
• 生成代码
• 输出固定格式

需要什么数据？

输入和标准答案。

例如：

{"question":"什么是 RDB？","answer":"RDB 是 Redis 的快照持久化方式。"}

对话格式也可以：

{"messages":[{"role":"user","content":"什么是 RDB？"},{"role":"assistant","content":"RDB 是 Redis 的快照持久化方式。"}]}

举个例子

用户问：

RDB 和 AOF 有什么区别？

训练数据中提供标准回答，模型就会逐渐学会怎样正确回答这个问题。

是否需要基座模型？

需要。

4. DPO：直接偏好优化

是什么？

同一个问题，准备一个好回答和一个差回答，让模型学习哪个回答更好。

有什么作用？

让模型的回答更加：

• 准确
• 清楚
• 有用
• 符合人的偏好

需要什么数据？

问题、好回答和差回答。

例如：

{"prompt":"什么是 RDB？","chosen":"RDB 是 Redis 的快照持久化方式，可以定期保存内存数据。","rejected":"RDB 是 Redis 的一种功能。"}

其中：

chosen：更好的回答 rejected：较差的回答

举个例子

模型已经会回答问题，但回答比较模糊。

通过 DPO，可以让模型更倾向于生成清楚、完整的回答。

是否需要基座模型？

需要，一般在 SFT 之后进行。

5. PPO：强化学习优化

是什么？

模型生成回答后，由奖励模型或评分规则给回答打分，再根据分数调整模型。

有什么作用？

让模型不断提高回答质量，更符合人的要求。

需要什么数据？

主要包括：

• 用户问题
• 模型生成的回答
• 回答获得的分数

例如：

问题：什么是 RDB？ 回答 A：完整、准确，得 9 分 回答 B：模糊、错误，得 2 分

模型会逐渐提高高分回答的生成概率。

举个例子

模型生成多个回答，评分系统认为其中一个回答更准确，模型就会朝这个方向继续优化。

是否需要基座模型？

需要，通常还需要 SFT 模型和奖励模型。

总结