AI智能非天生，預訓練塑造的智慧與陷阱

哈嘍，大家好，今天就帶大家揭秘大模型的“成長密碼”——從只會“猜單詞”的“書呆子”到懂你心意的“智能伙伴”，它到底經歷了怎樣的雙重訓練？

但很少有人知道，這些“數字大腦”并非天生智能，而是像人類成長一樣，經歷了“基礎教育”與“社會打磨”兩大階段。

從海量數據中“學知識”，到在人類引導下“守規矩”，大模型的訓練過程藏著AI能力的核心密碼。

數據海洋里的“知識打底”

如果說大模型的成長是蓋房子，預訓練就是筑牢地基。

這一階段的核心，是讓模型在海量數據中“博聞強識”，建立對語言規律的直覺。與傳統認知不同，現代大模型的預訓練早已超越單純的“預測下一個詞”，而是構建多維度知識體系。

訓練數據的規模和質量直接決定模型的基礎能力。

據人民論壇網發布的研究顯示，大模型“涌現能力”的出現，必須以足夠量級的訓練數據為前提，當模型參數達到千億級、訓練數據突破萬億token時，就會出現類似“開竅”的質變，比如GPT-3在未專門訓練的情況下，突然具備兩位數乘法能力。

一本正經地編造虛假信息。更值得關注的是，若訓練數據存在偏見，模型還會復刻這些問題。

預訓練后的模型就像“滿腹經綸卻不懂社交的書呆子”，表達生硬、邏輯跳躍，甚至無法識別敏感問題。

人類引導下的“行為校準”

預訓練結束后，模型雖具備基礎能力，卻難以直接服務人類。

后訓練階段的核心，是通過技術手段與人類反饋，讓模型“學會說人話、守規矩”，這也是大模型從“工具”到“伙伴”的關鍵一躍。

后訓練的核心技術是RLHF（基于人類反饋的強化學習），這一技術被ChatGPT成功應用并普及。

光明網報道顯示RLHF分為三個步驟：首先由人類訓練師扮演用戶與AI，生成高質量對話樣本進行監督微調。

再由訓練師對模型的多個回復打分，訓練獎勵模型，最后用強化學習算法讓模型持續優化，貼合人類偏好。

訓練師在這一階段扮演著“AI導師”的關鍵角色。隨著大模型產業爆發，人工智能訓練師成為熱門職業，招聘需求同比增長56%，薪資區間在6000-19000元，畢業生簡歷常被企業“秒搶”。

他們的工作遠比“標注數據”復雜，在醫療領域，高年資醫生需親自標注病理切片數據，避免模型誤診。

在客服場景，訓練師要輸入上千條相似問句，讓模型精準理解用戶需求。

在倫理層面，還要通過標注敏感內容、設定拒答規則，引導模型樹立正確價值觀。

算力與語料的雙重保障

大模型的訓練之路，離不開算力與語料的硬核支撐。

算力方面大模型訓練堪稱“電力巨獸”。OECD與IEEE聯合報告顯示，GPT-4單次訓練耗電達2.4億千瓦時，相當于3000戶家庭一年的用電量，而推理階段的能耗更是訓練階段的10倍。