【大模型基础设施工程】05：训练全景：Pre-train、SFT、RLHF、DPO、蒸馏
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内容提要
大模型训练应视为流水线，分为数据工程、预训练、中训、微调和对齐等阶段。每个环节有不同的算力需求和挑战，数据质量至关重要。预训练需处理大量干净数据以确保模型稳定性，中训通过调整数据配比提升能力，微调教会模型理解指令，对齐阶段则使用多种算法优化模型表现。整体训练过程复杂，需关注数据、算力和工程细节。
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关键要点
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大模型训练应视为流水线，分为数据工程、预训练、中训、微调和对齐等阶段。
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每个环节有不同的算力需求和挑战，数据质量至关重要。
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预训练需处理大量干净数据以确保模型稳定性。
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中训通过调整数据配比提升能力，显著加权数学、代码、推理类数据。
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微调教会模型理解指令，使用指令-回答对进行监督学习。
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对齐阶段使用多种算法优化模型表现，如RLHF、DPO等。
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整体训练过程复杂，需关注数据、算力和工程细节。
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延伸问答
大模型训练的主要阶段有哪些？
大模型训练主要分为数据工程、预训练、中训、微调和对齐等阶段。
预训练阶段的核心挑战是什么？
预训练阶段的核心挑战是确保数据的数量和质量，以及训练的稳定性。
中训阶段的主要目标是什么？
中训阶段的主要目标是通过调整数据配比，显著加权数学、代码和推理类数据，以提升模型能力。
微调阶段如何教会模型理解指令？
微调阶段通过使用指令-回答对进行监督学习，教会模型理解和执行指令。
对齐阶段使用了哪些算法来优化模型表现？
对齐阶段使用了多种算法，如RLHF、DPO等，来优化模型的表现。
数据质量在大模型训练中有多重要？
数据质量至关重要，直接影响模型的训练效果和最终性能。
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