深入浅出大模型：预训练、监督微调、强化学习、RLHF

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2025年年初随着DeepSeek的爆火，人们对LLM（Large Language Model，大语言模型）兴趣与日激增，很多人觉得LLM常常显得近乎魔法般神奇。接下来我们就来揭开LLM的神秘面纱。 我想退一步，拆解一下LLM的基本原理——深入探讨这些模型是如何构建、训练和微调，最终成为我们今天所使用的AI系统的。 这篇深入解析是我一直想做的，如果你有时间，本文绝对值得一看。 本文分为两大部分： 第1部分：  涵盖LLM的基础知识，包括从预训练到后训练、神经网络、幻觉现象（Hallucinations）以及推理过程。 第2部分：人工智能/人类反馈强化学习（RLHF）、o1模型研究、DeepSeek R1、AlphaGo。 让我们开始吧！首先，我们来看LLM是如何构建的。 第1部分   从整体上看，训练LLM主要包括两个关键阶段： 预训练（Pre-training） 和 后训练（Post-training） 。 1. 预训练（Pre-training） 在LLM能 ………………………………