文章目录
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- 前言
- 一、先搞懂：大模型不是生来就会聊天
- 二、预训练：海量阅读，让AI"先学会做人"
- 三、微调：专项补课，让AI"学会听话、学会干活"
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- [1. 指令微调（SFT）](#1. 指令微调（SFT）)
- [2. 人类偏好对齐（RLHF/DPO）](#2. 人类偏好对齐（RLHF/DPO）)
- 四、2026年最流行：高效微调，不用砸钱也能训
- [五、一句话分清：预训练 vs 微调](#五、一句话分清：预训练 vs 微调)
- 六、结尾小感慨
目前国内还是很缺AI人才的，希望更多人能真正加入到AI行业，共同促进行业进步，增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我精心打磨的教程 http://blog.csdn.net/jiangjunshow，教程通俗易懂，高中生都能看懂，还有各种段子风趣幽默，从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解，我22年的AI积累全在里面了。注意，教程仅限真正想入门AI的朋友，否则看看零散的博文就够了。
前言
如果把大模型当成一个即将走上社会的年轻人，那它的成长路径和我们几乎一模一样------先接受通识教育，再进行专业培训。
放到AI世界里，这两步就叫：预训练 和微调。
今天咱们就用最接地气的唠嗑方式，把大模型这两段关键成长史讲明白，不绕弯、不晦涩，让你一眼看懂它到底是怎么从"一堆参数"变成"能用的AI"。
一、先搞懂：大模型不是生来就会聊天
很多人以为大模型一训练完就啥都懂，其实不是。
最开始的模型，就是一张什么都没写的白纸，既不会说话，也不懂常识，更不会听指令。
它必须分两步走：
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预训练 = 九年义务教育
广泛学习知识、语言规律、世界常识，先变成一个"有文化的人"。
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微调 = 大学专业+职业培训
专门学某个领域、某种技能，让它变成"能干活的人"。
缺了任何一步，大模型都没法用。
就像一个人只上过小学不上班，或者没上过学直接上班，都顶不住。
二、预训练：海量阅读，让AI"先学会做人"
预训练，是大模型的第一阶段人生。
这个阶段的特点特别明显：
- 数据超级多：网页、书籍、文章、代码、百科......能喂的全喂进去
- 不挑任务：没有人工标注，不用告诉它哪题对哪题错
- 目标很简单：学会语言、学会逻辑、学会世界知识
- 时间超级长：可能要连续算几周、几个月
它做的事情也特别朴素：
看了上半句，猜下半句。
就像我们小时候做的"选词填空""句子接龙"。
模型在不断猜测中，慢慢摸清：
- 词和词之间怎么搭配
- 句子和句子之间是什么逻辑
- 世界上的常识大概是什么样
等到预训练结束，模型已经满腹经纶，能通顺地写东西、懂基本逻辑、知道太阳从东边升起、水会往低处流。
但这时候它还不会听话 。
你让它写周报，它可能给你写一段小说；
你让它解释问题，它可能自顾自地续写一堆无关内容。
简单说：知识有了，情商没到岗。
三、微调：专项补课，让AI"学会听话、学会干活"
预训练完的模型，是个"野生学霸"。
想让它变成好用的AI，必须再来一步：微调。
微调就像专项补课+职场培训 ，目标只有一个：
让模型听懂人类指令，并且按要求输出。
微调一般分两种，2026年最主流的搭配是这样：
1. 指令微调（SFT）
给模型喂大量"指令 + 回答"数据。
比如：
- 问：帮我写个请假条
- 答：（标准格式的请假条）
模型慢慢就学会：
原来人类说一句话，是希望我这样回应。
2. 人类偏好对齐（RLHF/DPO）
这一步是让AI"更懂事"。
比如同样一个问题，两个回答：
- A：礼貌、准确、有用
- B：生硬、跑偏、乱讲
模型会学习：要多输出像A这样的内容。
到2026年，DPO 已经成为主流，比传统RLHF更简单、更稳定、训得更快，大部分开源大模型和商用平台都原生支持。
微调结束后，AI才算真正"毕业上岗"：
听得懂指令、说话正常、不胡乱输出、能解决实际问题。
四、2026年最流行：高效微调，不用砸钱也能训
放在几年前，微调是一件很"烧钱"的事，要改全部参数、要超多显卡。
但2025到2026年，技术已经完全变了------
大家都在用PEFT（参数高效微调） ，最常见的就是 LoRA/QLoRA。
人话解释：
只改模型的1%不到的参数，就能达到全量微调的效果。
好处特别实在：
- 显卡不用很贵，消费级显卡就能跑
- 训练速度快10倍以上
- 一个基模型，可以同时"补课"成不同行业版本
- 官方原生支持，不用折腾乱七八糟的第三方工具
不管是阿里云、腾讯云、Hugging Face，全都自带一键LoRA微调，稳定、合规、无风险。
五、一句话分清：预训练 vs 微调
怕你记混，我给你总结成最直白的版本：
- 预训练：我要多读书，变聪明
- 微调：我要学技能，好上班
- 预训练：吃的是全网海量数据
- 微调：吃的是高质量指令数据
- 预训练：只有大厂才做得起
- 微调：每个人都能玩得起
这就是大模型的完整成长路径：
先通识，后专业；先读书，后上班。
六、结尾小感慨
其实大模型的成长逻辑，和人真的太像了。
没有谁能跳过学习直接变厉害，也没有谁只靠读书就能适应社会。
预训练打下底子，微调塑造能力。
两步合在一起，才造就了今天能写、能说、能思考、能干活的AI。
下次你再用大模型的时候，不妨心里默念一句：
这家伙，也是读过万卷书、补过专项课的"毕业生"啊。
目前国内还是很缺AI人才的，希望更多人能真正加入到AI行业，共同促进行业进步，增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我精心打磨的教程 http://blog.csdn.net/jiangjunshow，教程通俗易懂，高中生都能看懂，还有各种段子风趣幽默，从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解，我22年的AI积累全在里面了。注意，教程仅限真正想入门AI的朋友，否则看看零散的博文就够了。
