LLM Bento 解析：预训练、示范与偏好训练如何塑造模型回答

RadarAI 发布的一篇解析文章用“基础模型”和“助手声音”两次制作，说明大语言模型训练的三个阶段：预训练依靠大量文本和预测下一块文字的循环，数据中语言与群体的比例会影响模型所学内容；第二阶段通过人写的示范对话和不同回答的偏好比较来塑造回答，部分实验室还采用原则约束。 该文为科普性解析，未给出具体模型、实验数据或可验证的效果结论。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。