从零开始！揭秘大语言模型的训练全过程

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本文将详细梳理 从零开始训练大语言模型的全过程 ，包括预训练阶段、指令微调、奖励模型和 强化学习的实现方式。 来源于 Build Talk: State of GPT - Andrej Karpathy 一、预训练阶段（Pretraining） 大模型的预训练是现代自然语言处理（NLP）技术中的核心步骤，特别是在基于Transformer架构的模型（如GPT系列、BERT等）中。预训练的目标是让模型能够从大量的无监督文本数据中学习语言的统计规律、语法结构、语义关系等，以便后续可以迁移到具体的下游任务（如文本分类、问答、翻译等）。 这个过程就像一名高中生在三年的学习过程中，系统地接受老师的基础教学，积累了大量的知识和技能，为之后的专项训练（如高考）做好了充分准备 。 1.1 核心思想   大模型的预训练通常分为两大类方法： 自监督学习（Self - supervised Learning）  和 无监督学习（Unsupervised ………………………………