智能的演进：从预测到推理
一个未经训练的原始基础模型本质上是一个庞大的统计引擎，专为下一个词的预测而设计。为了将这个“不可预测”的基础模型转变为可靠的助手，工程师们应用了后训练流水线。这一阶段是‘刻意工程化’的层，它使人工智能从神秘的黑箱转变为有结构的系统。
1. 精炼机制
- 监督微调（SFT）： 这是“冷启动”阶段。模型通过精心筛选的指令-响应对进行训练，以学习人类对话的基本格式。
- 强化学习（RL）框架： 现代系统如GRPO（组相对策略优化）允许模型通过试错学习，根据逻辑正确性对响应进行评分，而无需额外的、内存占用高的“评判模型”。
2. 通过PEFT实现高效性
全参数更新——重训所有数十亿个权重——对大多数情况来说在计算上是不可能的。相反，我们使用参数高效微调（PEFT）：
- LoRA 和 QLoRA： 这些技术在冻结原始权重的同时，向模型中注入小型可训练的“秩分解矩阵”。这使得在消费级硬件上也能实现高质量的适应。
3. 推理流水线规则
构建真正的推理引擎（如 DeepSeek-R1）需要一个特定的四阶段流程：
- 阶段 1： 冷启动（基础指令）。
- 阶段 2： 纯强化学习（开发内部思维链/CoT）。
- 阶段 3： 合成数据生成（高质量推理的拒绝采样）。
- 阶段 4： 最终对齐（将合成推理与创造性和事实性数据融合）。
战略洞察
我们正从将人工智能视为“黑箱”，转向将其看作由机械层构成的工程化体系，以及经过深思熟虑的内部推演过程。
实现逻辑（流程图）
问题 1
为什么参数高效微调（PEFT）被认为是现代人工智能工程的关键？
问题 2
在 GRPO 框架中，模型的响应是如何评分的？
案例研究：定制化法律助理
阅读以下情景并回答问题。
你被要求使用一个拥有 700 亿参数的开源基础模型，创建一个“定制化法律助理”。你的本地服务器集群可用的 GPU 显存有限。
问题 1
你应该使用哪种技术来更新模型，而不会导致硬件崩溃？
答案：
你应该使用LoRA（低秩适配）或QLoRA（量化版 LoRA）。这些 PEFT 技术会冻结 700 亿的基础权重，仅训练微小的适配器矩阵，从而实现在有限显存下的微调。
你应该使用LoRA（低秩适配）或QLoRA（量化版 LoRA）。这些 PEFT 技术会冻结 700 亿的基础权重，仅训练微小的适配器矩阵，从而实现在有限显存下的微调。
问题 2
在“冷启动”阶段，哪种数据最为关键？
答案：
经过筛选的高质量针对法律推理的指令-响应对。这种监督微调（SFT）在复杂的强化学习开始前，教会模型预期的格式和语气。
经过筛选的高质量针对法律推理的指令-响应对。这种监督微调（SFT）在复杂的强化学习开始前，教会模型预期的格式和语气。
问题 3
如果模型开始“虚构”法律条文，推理流水线的哪个阶段应该被加强？
答案：
阶段 3 - 合成数据生成（拒绝采样）。你需要生成多种推理路径，并严格过滤掉包含幻觉的路径，只保留事实正确的推理，以创建一个精炼的数据集用于最终对齐。
阶段 3 - 合成数据生成（拒绝采样）。你需要生成多种推理路径，并严格过滤掉包含幻觉的路径，只保留事实正确的推理，以创建一个精炼的数据集用于最终对齐。