AI智能非天生，预训练塑造的智慧与陷阱

哈喽，大家好，今天就带大家揭秘大模型的“成长密码”——从只会“猜单词”的“书呆子”到懂你心意的“智能伙伴”，它到底经历了怎样的双重训练？

但很少有人知道，这些“数字大脑”并非天生智能，而是像人类成长一样，经历了“基础教育”与“社会打磨”两大阶段。

从海量数据中“学知识”，到在人类引导下“守规矩”，大模型的训练过程藏着AI能力的核心密码。

数据海洋里的“知识打底”

如果说大模型的成长是盖房子，预训练就是筑牢地基。

这一阶段的核心，是让模型在海量数据中“博闻强识”，建立对语言规律的直觉。与传统认知不同，现代大模型的预训练早已超越单纯的“预测下一个词”，而是构建多维度知识体系。

训练数据的规模和质量直接决定模型的基础能力。

据人民论坛网发布的研究显示，大模型“涌现能力”的出现，必须以足够量级的训练数据为前提，当模型参数达到千亿级、训练数据突破万亿token时，就会出现类似“开窍”的质变，比如GPT-3在未专门训练的情况下，突然具备两位数乘法能力。

一本正经地编造虚假信息。更值得关注的是，若训练数据存在偏见，模型还会复刻这些问题。

预训练后的模型就像“满腹经纶却不懂社交的书呆子”，表达生硬、逻辑跳跃，甚至无法识别敏感问题。

人类引导下的“行为校准”

预训练结束后，模型虽具备基础能力，却难以直接服务人类。

后训练阶段的核心，是通过技术手段与人类反馈，让模型“学会说人话、守规矩”，这也是大模型从“工具”到“伙伴”的关键一跃。

后训练的核心技术是RLHF（基于人类反馈的强化学习），这一技术被ChatGPT成功应用并普及。

光明网报道显示RLHF分为三个步骤：首先由人类训练师扮演用户与AI，生成高质量对话样本进行监督微调。

再由训练师对模型的多个回复打分，训练奖励模型，最后用强化学习算法让模型持续优化，贴合人类偏好。

训练师在这一阶段扮演着“AI导师”的关键角色。随着大模型产业爆发，人工智能训练师成为热门职业，招聘需求同比增长56%，薪资区间在6000-19000元，毕业生简历常被企业“秒抢”。

他们的工作远比“标注数据”复杂，在医疗领域，高年资医生需亲自标注病理切片数据，避免模型误诊。

在客服场景，训练师要输入上千条相似问句，让模型精准理解用户需求。

在伦理层面，还要通过标注敏感内容、设定拒答规则，引导模型树立正确价值观。

算力与语料的双重保障

大模型的训练之路，离不开算力与语料的硬核支撑。

算力方面大模型训练堪称“电力巨兽”。OECD与IEEE联合报告显示，GPT-4单次训练耗电达2.4亿千瓦时，相当于3000户家庭一年的用电量，而推理阶段的能耗更是训练阶段的10倍。