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上个月，DeepSeek悄然发布了更新版本DeepSeek-V3-0324，给大模型训练领域的研究者和开发者带来了新的惊喜。最新版本不仅显著提升了该模型在推理类任务上的表现，而且在数学和代码相关的评测中，更是以超越GPT-4.5的得分成绩让人刮目相看。那么，这一成果是如何实现的呢？
依据DeepSeek官方文档，DeepSeek-V3的这一更新借鉴了其早期DeepSeek-R1模型训练中的强化学习技术，且保持了相同的基础模型，只是对后训练方法进行了改进。这其中提及的“后训练”无疑是一个引人关注的概念。那么，后训练究竟是什么？它与“预训练”有什么区别呢？今天，我们就用最通俗的比喻来阐述大模型的三个不同训练阶段：预训练（Pre-training）、后训练（Post-training）和微调（Fine-tuning）。
预训练的过程就像是我们在中小学阶段的学习。这里，模型利用海量的通用数据集来建立基础的知识和技能，包括通用语言能力及世界常识。例如刚刚发布的Llama4模型就进行了为期很长的预训练，这个过程覆盖了200种语言。对于大模型而言，这个阶段的数据量巨大，训练成本高昂，周期长达数万GPU天。例如，Llama4Scout的预训练就涉及到了整整40万亿tokens的数据。就像我们小时候做的那些数学题和习题，都是为之后的学习打下基础。因此，预训练阶段的繁重成本和时间与我们青涩的学习岁月一一对应。
后训练则标志着从一个广泛的知识积累到专业能力的提升，由此可将其比作高考之后的大学生活。当我们进入大学，专业学习开始变得更加明确，后训练主要是为了让模型更好地适应特定任务或应用场景。在这一阶段，数据规模较小，通常是针对特定领域的数据，而训练所需的周期短很多。就像大学的课程内容往往聚焦于专业领域，使得知识掌握变得更加精细。
值得一提的是，后训练不是一次性完成的，往往需要根据具体需求持续深化，以类比我们完成本科后可能还需要继续攻读硕士或博士学位，以不断增强自己的专业技能。目前，在后训练环节中，越来越多的公司采用强化学习（Reinforcement Learning）的方法。这是在DeepSeek-V3更新通告中明确指出的。
强化学习的实质是通过不断反馈来优化模型的表现：①当模型表现良好时给予正反馈；②当表现欠佳时则给予负反馈。这种奖惩机制促使模型更有针对性地进行学习，进而提升表现。然而，过度追求奖励可能会让模型走入极端。因此，近年来兴起了一种新的强化学习方法，名为GRPO（引导式正则化策略优化），这种方式在传统的奖励机制上引入了额外的约束，确保模型与最初“更优秀的模型”之间不会相距太远。这样，模型可以更稳健地进步，既能获得高奖励，同时也不会偏离轨道。正因如此，GRPO已经成为当下大模型后训练中流行的强化学习工具，它可以安全、稳定地提升AI的表现，从而生成更符合人类期望的内容。
最后，我们来谈谈微调。严格说，把微调单独列出并不太科学，因为微调实际上也是后训练的一种形式。一般情况下，后训练多发生在模型提供商那里，也就是说，一旦模型完成预训练，开发团队会通过多次后训练对模型进行优化，以最终将其打造成可以交付市场的产品或服务。而微调，往往是在模型的实际使用者那里进行的，特别是在行业应用场景中，确实显得尤为关键。
为什么呢？因为即使经过长时间的预训练，大模型在实战中仍可能表现空白，面对具体问题时很难立即上手。想象一下，在职场上，我们在入职后仍需经过培训才能掌握特定工作技巧。微调正是这样一种岗前培训，它通常针对特定任务进行训练，尽管所需数据量相对较小，但却针对性极强。这种过程就如同老司机将其丰富的实操经验传授给新手，让新手掌握更贴合实际的技能。
经过预训练、后训练与微调的完整训练体系，最终一个大模型终于可以在真实环境中运作，进行有效的任务执行了。
综上所述，大模型的训练经历了三个阶段：预训练为基础知识的广泛积累、后训练则为专业领域的深入学习，而微调则是针对具体工作的实际操作学习。从目前国内的发展趋势来看，大规模的预训练公司正逐渐减少，而大多数需求则会转向后训练和微调，特别是在推理方面，这无疑意味着未来领域竞争将更为激烈。随着DeepSeek的突围，国内的大模型发展战役的第一阶段已经落下帷幕，而“裸泳者”也将在这场竞争中逐渐暴露出来。尽管前路漫漫，但大模型的进化与提升令人期待，也将推动整个智能科技行业的持续发展。返回搜狐，查看更多
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