大语言模型训练的目标（不同的结构和阶段）

大语言模型（Large Language Models, LLMs）的训练目标是其能力的核心来源，决定了模型如何从海量数据中学习语言规律和知识。以下是其训练目标的分类和详细说明：

预训练是LLMs的基础阶段，通过无监督或自监督任务学习通用语言表示。常见目标包括：

目标：预测下一个词（Token），基于前文生成连贯的序列。
数学形式 ：最大化序列的联合概率：
P ( x 1 , x 2 , . . . , x n ) = ∏ t = 1 n P ( x t ∣ x < t ) P(x_1, x_2, ..., x_n) = \prod_{t=1}^n P(x_t | x_{<t}) P(x1,x2,...,xn)=t=1∏nP(xt∣x<t)
特点：
- 单向上下文：仅利用左侧（或右侧）的上下文信息。
- 生成能力：擅长文本生成任务（如GPT系列）。
典型模型：GPT-3、LLaMA、PaLM。

目标：通过掩码（Mask）随机遮盖输入的部分词，模型预测被遮盖的词。
数学形式 ：最大化被遮盖词的条件概率：
P ( x masked ∣ x unmasked ) P(x_{\text{masked}} | x_{\text{unmasked}}) P(xmasked∣xunmasked)
特点：
- 双向上下文：利用全局上下文信息（如BERT）。
- 理解能力：擅长文本理解任务（分类、问答）。
典型模型：BERT、RoBERTa。

目标：结合自回归和自编码，或引入其他辅助任务。
常见形式 ：
- Prefix-LM：前缀部分双向编码，后缀部分自回归生成（如UniLM）。
- Span Corruption：遮盖连续词块并生成（如T5）。
- UL2：统一不同训练目标（掩码、前缀、因果解码）。
特点：灵活适应多任务需求，但训练复杂度高。

在预训练后，模型通过特定任务的数据进一步优化：

目标：使模型输出符合人类价值观（安全、无害、有用）。
方法：
- RLHF（基于人类反馈的强化学习）：通过奖励模型（Reward Model）优化策略。
- DPO（直接偏好优化）：直接利用偏好数据调整模型输出分布。
典型应用：ChatGPT、Claude。

训练目标	优点	缺点	适用场景
自回归语言建模	生成能力强，结构简单	无法利用双向上下文	文本生成（GPT）
自编码语言建模	理解能力强，支持双向上下文	生成能力较弱	文本理解（BERT）
对比学习	语义表示区分度高	依赖高质量对比数据	语义相似性任务（SimCSE）
指令微调	提升指令遵循能力	需要大量标注指令数据	对话系统（ChatGPT）
RLHF	输出符合人类偏好	训练复杂，成本高	对齐任务（Claude）

大语言模型的训练目标设计是其能力的核心驱动力：

未来趋势将更注重目标统一性 （如UL2）、多模态扩展 （如GPT-4V），以及低成本对齐方法（如DPO）。理解这些目标，有助于针对实际需求选择或设计合适的模型架构。