推理大模型的后训练增强技术-预训练篇

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大模型训练技术概述 LLM训练的三个阶段 训练大型语言模型不是一个单一的过程，相反，它是一个多层的训练过程组合，每个过程都有其独特的作用，并对模型的性能做出贡献。 阶段1：自我监督学习（Self-Supervised Learning）：自我监督学习是一种特殊形式的无监督学习，主要通过数据本身的内在结构来生成标签，而不需要人工标注的标签。比如LLM中的预训练。 阶段2：监督学习（Supervised Learning）：监督学习是机器学习中最常见的一种方法，其中模型通过带有标签的训练数据进行学习，目的是从输入数据和其对应的标签中找到映射关系。比如LLM中的指令微调。 阶段3：强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种基于奖励信号的学习方式，模型通过与环境的互动来学习。它不像监督学习那样依赖大量标注数据，而是通过探索（尝试不同的动作）和利 ………………………………