大模型从“学认字”到“学做人类偏好”的成长之路，是如何一步步训练出来的？本文带你了解从预训练到后训练的全过程，以及训练师在其中的关键作用。

随着大模型逐渐走进每个人的生活，我们似乎已经习惯了和它对话、让它写作、让它总结资料。但绝大多数人不知道的是：这些 AI 并不是突然拥有智能的。它从最初只会“猜单词”的阶段，通过一层层训练和优化，最终变成能陪你聊天、能写代码、能提建议的数字伙伴。如果把 AI 比作一个孩子，那么大模型的训练，就是一条从“学认字”到“学表达”，再到“学做人类偏好”的成长路径。

为了让你在一篇文章里彻底搞懂大模型到底是怎么训练出来的，我们从最底层的预训练讲起，再到后训练、微调的项目流程。你不需要任何算法背景，只需要像看故事一样阅读就好。

一、预训练：让模型拥有“语言直觉”的大工程

如果你把模型想象成一个人，那么预训练阶段就像把他扔进一个巨大图书馆，让他从小读到大，不停读到吐。这些“书”包含：

• 网站文章
• 小说
• 论文
• 新闻
• 代码
• 百科知识
• 各类专业文本

预训练的核心任务只有一个——预测下一个词。

“今天我想喝一杯——”模型能猜出“奶茶”、“咖啡”、“水”，并懂得选择哪个更自然。

这是大模型的底层能力来源，也是在这个阶段产生了我们常说的参数（parameters）。参数就像模型的大脑神经连接，越多代表模型越“聪明”。而聪明到一定程度，会出现一种特别神奇的现象——涌现能力（Emergent Abilities）。

所谓“涌现”，就好像平时成绩一般的学生突然某天开窍，数学题全都会做了。并不是他被教了什么，而是知识积累到了某个阈值，能力自己“跳”出来。

但预训练也有它的问题。因为它只是从海量文本中学语言，所以非常容易产生幻觉（Hallucination）——就是一本正经地胡说八道。它并不知道什么是真的，只是觉得“这个词接下来应该出现”。

这就是为什么预训练只是“基础教育”，还远远不能让模型安全可靠地用在产品里。

二、后训练：把聪明的模型，训练成“会说话的模型”

预训练结束后，我们得到一个能力惊人但“不太会说人话”的大模型。它的表达可能生硬、逻辑跳跃、容易胡说，甚至无法分辨是否该拒答敏感问题。所以接下来，我们必须对它进行第二阶段的打磨，也就是所谓的后训练（Post-training）。

后训练的目标很明确：

• 修正模型乱回答的倾向
• 学会理解指令
• 学会拒绝危险内容
• 学会用人类能接受的方式表达
• 让它的回答更贴近实际应用
• 让它“像个聊天对象”而不是只会猜词的机器人

如果说预训练是“知识储备”，那后训练就是“行为矫正”＋“社交训练”。

这是大模型进化的关键一步，让它从一个“读书机器”变成真正能跟人类互动的智能体。

三、为什么训练师的工作如此重要？

许多人误以为大模型全部都是算法搞出来的。实际上，算法只是“搭框架”，真正让模型“像人”的，是在后训练阶段由训练师、标注者和数据团队共同完成的细致工作。

训练师在这里扮演了极重要的角色：

• 决定模型应该如何回答问题
• 决定什么是“好的回答”
• 决定什么内容需要拒答
• 决定什么样的数据能进入模型
• 决定模型最终的“对话风格”

换句话说，一个模型是不是“冷冰冰”、是不是“啰嗦”、是不是“爱瞎编”、是不是“温柔有耐心”，都与训练师的工作息息相关。你现在之所以觉得 GPT、Gemini、Claude“感觉不一样”，很大部分不是模型结构不同，而是训练团队提供的数据风格不同。

四、小结：大模型是被“养”出来的，不是凭空长出的

我们常说 AI 是“拟人化”的，它懂语言、懂指令，甚至懂情绪。但你现在应该明白，这一切能力都不是天生的，而是通过：

1. 海量文本堆起来的预训练（基础认知）
2. 大量人工示范与规则构建的后训练（能力矫正）

才变成今天你能看到的样子。

相比算法的复杂，我更希望你记住一句话：

AI 不是自然智能，而是人类智能的放大结果。它会什么、不会什么，都是我们教出来的。

共勉！棒棒，你真棒！