一、GPT 模型训练流程
GPT 的训练分为以下四个阶段：
- Pretrain（预训练）
- SFT（Supervised Fine-tuning，有监督微调）
- Reward Model（奖励模型）
- PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）
二、LLaMA 模型训练流程
LLaMA 的训练流程相对复杂一些：
- Pretrain（预训练）
- Reward Model（奖励模型）
- Rejection Sampling（拒绝采样）
- SFT（有监督微调）
- DPO（Direct Preference Optimization，直接偏好优化）
三、什么是 Pretrain（预训练）？
预训练是训练语言模型的第一步。它的本质是：
- 把海量文本（如图书、网页、论文）输入模型，让模型学习人类是如何使用语言的。
- 模型会尝试预测下一句话、下一个词，甚至下一个字，从而积累语言知识。训练目标是最大化段落联合概率——也就是模型一字不差地生成某段话的概率越高，模型对语言的理解就越强。
- 简而言之，预训练阶段培养的是模型的“语言理解力”和“语感”。
四、SFT（有监督微调）
预训练让模型学会了“说话”，但它不会“做事”。
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- 什么是 SFT？
SFT 是在预训练模型的基础上，用有标签的数据（即有问题和答案）对模型进行微调的过程。目的是让模型掌握具体的“任务技能”，比如问答、写作、翻译、代码生成等。
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- 自监督 vs 有监督
- 1.预训练属于自监督学习：自己构造问题和答案（比如预测下一个词）。
- 2.SFT是有监督学习：人类提供问题和标准答案。
Pretrain+SFT两者结合，被称为半监督学习。
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- Instruction Tuning（指令微调）
这是 SFT 的一个子类，重点是让模型理解人类指令，比如“请写一封道歉信”。这样模型不仅能回答，还能“听懂指挥”。
五、Reward Model（奖励模型）
训练到这里，模型已经能说会做，但还不够“聪明”或“有判断力”。 我们引入奖励模型（RM）来教模型判断“好回答”还是“坏回答”。 做法是：
- 准备海量问题；
- 模型生成多个回答（如 A、B、C、D）；
- 人类对回答进行排序（如 C > B > A > D）；
- 用这些偏好数据训练出奖励模型RM，学会对回答打分。
- 奖励模型就像裁判，是后续强化学习的核心。
六、PPO（近端策略优化）
有了 RM，就可以进行强化学习了。
模型生成回答 → RM打分 → 模型根据得分优化自己。 不断迭代打分+优化，模型会越来越“聪明”，回答更符合人类偏好。
这就是 PPO。
七、PPO + RM 的循环
PPO 会迭代多轮，每轮都基于最新模型生成新回答，由 RM 打分，再优化模型。循环数轮后，模型逐步逼近人类思维。
八、GPT 的完整训练流程总结：
- 预训练（Pretrain）：打基础，学语言
- 有监督微调（SFT）：学技能，听指令
- 奖励模型训练（RM）：学判断
- 强化学习优化（PPO）：变聪明
- 循环执行 RM + PPO：越来越聪明
最终得到一个知识丰富、能理解、会执行、懂判断的模型。
九、LLaMA 模型的训练差异
- LLaMA 模型训练虽然也基于 Pretrain，但它的策略更偏向人类偏好：
它的 RM 训练阶段，直接基于预训练模型（而不是像 GPT 那样先经过 SFT）。
- 引入 Rejection Sampling（拒绝采样）：
对一个问题生成多个回答（如20个以上），筛出其中表现最好的3~4个用于训练。 这一步极大提升了 SFT 的质量。
十、DPO（直接偏好优化）
DPO 是 LLaMA 特有的一种优化方式：
- 直接使用“好回答” vs “差回答”的偏好数据来训练模型；
- 目标是让模型更接近好回答，远离差回答，不再需要复杂的强化学习流程。
十一、LLaMA 的完整训练流程总结：
- 预训练（Pretrain）
- 收集人类偏好数据
- 奖励模型（RM）
- 多个回答生成（Prompt → 多个 Response）
- 拒绝采样（筛选优质回答）+ RM评估 → 得到 SFT 数据
- SFT（结合领域数据）
- DPO（直接偏好优化）
- 回到第二步循环迭代
最终得到一个高度贴合人类偏好的模型。
结语：
GPT 和 LLaMA 训练路径的本质都是为了构建一个“语言能力强 + 能理解 + 会执行 + 有判断”的 AI 模型。 区别在于：
- GPT 依赖强化学习（PPO）+ RM 的打分机制；
- LLaMA 更注重偏好数据与直接优化，流程更轻量灵活。
这就是两大模型在“变聪明”的道路上的不同选择。
