在当今的人工智能领域,大型语言模型(LLM)已成为备受瞩目的研究方向之一。它们能够理解和生成人类语言,为各种自然语言处理任务提供强大的能力。然而,这些模型的训练不仅仅是将数据输入神经网络,还包括一个复杂的管线,其中包括预训练、监督微调和对齐三个关键步骤。本文将详细介绍这三个步骤,特别关注强化学习与人类反馈(RLHF)的作用和重要性。
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