大模型后训练

预计学习时间：45分钟

后训练（Post-training）是指在预训练大模型完成后，为了进一步提升模型性能和适应性而进行的一系列训练步骤。

后训练的重要性

大模型后训练是连接预训练与实际应用的关键环节，通过后训练可以使模型更好地适应特定任务和场景，提高模型的可用性和实用价值。

  • 性能提升：通过后训练可以显著提高模型在特定任务上的表现
  • 知识更新：补充模型预训练后可能缺失的最新知识
  • 安全对齐：确保模型输出符合人类价值观和伦理要求

主要后训练阶段

阶段目标主要方法
继续预训练补充领域知识领域数据继续预训练
监督微调提升特定任务能力SFT、LoRA、QLoRA
偏好对齐使模型输出符合人类偏好RLHF、DPO、PPO
红队测试发现并修复安全漏洞对抗测试、毒性过滤

后训练的关键挑战

后训练过程中面临的主要挑战包括：

  1. 如何避免模型在后训练过程中遗忘通用能力
  2. 如何平衡模型的创造性与安全性
  3. 如何高效利用有限的计算资源进行后训练

后训练过程中的数据质量对最终模型表现至关重要，低质量数据可能导致模型能力下降。

大模型后训练流程图

在接下来的章节中，我们将详细介绍后训练的各个方面，包括后训练简介、具体方法、训练目标以及面临的挑战。