从零到实战：手把手教你构建LLM的四大核心阶段！

从零开始构建 LLMs 的四个阶段使其能够应用于真实场景。涵盖预训练指令微调偏好微调推理微调0️⃣ 随机初始化的 LLM此时模型一无所知。你问它“什么是 LLM”得到的却是像“try peter hand and hello 448Sn”这样的胡言乱语。它尚未见过任何数据只拥有随机的权重。1️⃣ 预训练这一阶段通过在海量语料上训练 LLM 预测下一个 token让它掌握语言的基本规律从而吸收语法、世界知识等。但它并不擅长对话因为当被提示时它只是继续生成文本。2️⃣ 指令微调为了让模型具备对话能力我们通过在指令 - 响应对上进行训练来进行指令微调。这帮助它学会如何遵循提示并格式化回复。现在它可以回答问题总结内容编写代码等此时我们很可能已经用尽了整个原始互联网档案和知识。用光了用于人工标注指令 - 回复数据的预算。那么我们还能做什么来进一步提升模型我们进入了强化学习RL的领域。3️⃣ 偏好微调PFT你一定在 ChatGPT 上见过这个界面它会问你更喜欢哪个回答这不仅仅是为了收集反馈更是宝贵的人类偏好数据。OpenAI 利用这些数据通过偏好微调来优化他们的模型。在 PFT 中用户在两个回答之间做出选择以生成人类偏好数据。随后训练一个奖励模型来预测人类偏好并使用 RL 更新 LLM。上述过程称为 RLHFReinforcement Learning with Human Feedback基于人类反馈的强化学习用于更新模型权重的算法称为 PPO。它教会 LLM 在没有“正确答案”的情况下也能与人类对齐。但我们还可以进一步改进 LLM。4️⃣ 推理微调在推理任务数学、逻辑等中通常只有一个正确答案以及一系列明确的步骤来得出答案。因此我们不需要人类偏好而是可以用正确性作为信号。这被称为推理微调 步骤模型针对提示生成一个答案。将该答案与已知正确答案进行比较。根据正确性我们给予奖励。这被称为“基于可验证奖励的强化学习”。DeepSeek 的 GRPO 是一种流行的技术。这就是从零开始训练一个 LLM 的 4 个阶段。从一个随机初始化的模型开始。在大规模语料库上进行预训练。使用指令微调使其能够遵循命令。使用偏好与推理微调来优化回答。2026年AI行业最大的机会毫无疑问就在应用层字节跳动已有7个团队全速布局Agent大模型岗位暴增69%年薪破百万腾讯、京东、百度开放招聘技术岗80%与AI相关……如今超过60%的企业都在推进AI产品落地而真正能交付项目的大模型应用开发工程师****却极度稀缺落地AI应用绝对不是写几个prompt调几个API就能搞定的企业真正需要的是能搞定这三项核心能力的人✅RAG融入外部信息修正模型输出给模型装靠谱大脑✅Agent智能体让AI自主干活通过工具调用Tools环境交互多步推理完成复杂任务。比如做智能客服等等……✅微调针对特定任务优化让模型适配业务目前脉脉上有超过1000家企业发布大模型相关岗位人工智能岗平均月薪7.8w实习生日薪高达4000远超其他行业收入水平技术的稀缺性才是你「值钱」的关键具备AI能力的程序员比传统开发高出不止一截有的人早就转行AI方向拿到百万年薪AI浪潮正在重构程序员的核心竞争力现在入场仍是最佳时机我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】⭐️从大模型微调到AI Agent智能体搭建剖析AI技术的应用场景用实战经验落地AI技术。从GPT到最火的开源模型让你从容面对AI技术革新大模型微调掌握主流大模型如DeepSeek、Qwen等的微调技术针对特定场景优化模型性能。学习如何利用领域数据如制造、医药、金融等进行模型定制提升任务准确性和效率。RAG应用开发深入理解检索增强生成Retrieval-Augmented Generation, RAG技术构建高效的知识检索与生成系统。应用于垂类场景如法律文档分析、医疗诊断辅助、金融报告生成等实现精准信息提取与内容生成。AI Agent智能体搭建学习如何设计和开发AI Agent实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。构建垂类场景下的智能助手如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等。如果你也有以下诉求快速链接产品/业务团队参与前沿项目构建技术壁垒从竞争者中脱颖而出避开35岁裁员危险期顺利拿下高薪岗迭代技术水平延长未来20年的新职业发展……那这节课你一定要来听因为留给普通程序员的时间真的不多了立即扫码即可免费预约「AI技术原理 实战应用 职业发展」「大模型应用开发实战公开课」还有靠谱的内推机会直聘权益完课后赠送大模型应用案例集、AI商业落地白皮书