Karpathy 总是能用最简单的比喻相对准确的解释 LLM 的训练过程。 这次他把 LLM 的训练阶段比喻成了教科书 我把他的讲解详细整理了一下 1️⃣背景信息 / 阐述 (Background information / exposition) 对应 预训练 (Pretraining): 教科书比喻: 教科书的第一部分通常是详细的背景知识和概念解释。学生通过阅读这些内容来构建对学科的基础理解。 LLM 训练: 预训练阶段，LLM 被喂入海量的文本数据（例如互联网上的文本），让模型学习语言的结构、语法、事实知识、世界知识等等。 就像学生阅读教科书积累基础知识一样。 关键点: 预训练让 LLM 拥有了理解和生成语言的基础能力，就像学生掌握了学科的基础知识。 2️⃣带解答的例题 (Worked problems with solutions) 对应 监督微调 (Supervised Finetuning): 教科书比喻: 教科书会提供很多例题，并附带详细的解题步骤和答案。学生通过学习这些例题，了解专家是如何运用知识解决问题的，并学习模仿专家的解题思路。 LLM 训练: 监督微调阶段，LLM 会学习由人类专家标注的“理想答案”或“范例回答”。这些“理想答案”就像教科书中的例题解答，展示了模型应该如何回应特定类型的问题或指令。 关键点: 监督微调让 LLM 学会了如何生成更符合人类期望和指令的输出，使其更像一个“助手”。这就像学生通过例题学习模仿专家的解题技巧。 3️⃣练习题 (Practice problems) 对应 强化学习 (Reinforcement Learning): 教科书比喻: 教科书的每一章末尾都会有大量的练习题，通常只提供最终答案，不提供详细解题步骤。学生需要自己尝试各种方法，通过试错来找到正确的解题思路和答案。 LLM 训练: 强化学习阶段，LLM 需要在没有明确“正确答案”的情况下进行学习。它会尝试生成不同的输出，并根据环境的反馈（例如奖励信号）来调整自己的行为，学习哪些输出是“好的”，哪些是“坏的”。 这就像学生做练习题，需要通过不断尝试和错误来找到正确的解题方法。 关键点: 强化学习让 LLM 能够更好地优化自身的行为策略，使其在更复杂的任务中表现更出色，并学会如何在没有明确指导的情况下进行学习和改进。 这被认为是 LLM 训练的下一个重要方向。gpt4 程序员 人工智能 软件开发
