智能的演進：從預測到推理
一個原始且預訓練的基礎模型，本質上是一個專為下一個詞語預測而設計的巨大統計引擎。為了將這個「不可預測」的基礎模型轉化為可靠的助手，工程師會應用訓練後處理管道。此階段是「刻意設計」的層級，使人工智慧從神秘的黑箱轉變為有結構的系統。
1. 精煉的機制
- 監督式微調（SFT）： 這是最開始的「冷啟動」階段。模型透過精心整理的指令-回應配對進行訓練，以學習人類對話的基本格式。
- 強化學習（RL）框架： 如GRPO（群體相對策略優化）等現代系統，讓模型能透過試誤方式學習，根據邏輯正確性來評分回應，無需額外的記憶體密集型「評判模型」。
2. 透過PEFT提升效率
完整參數更新——重新訓練所有十億個權重——對大多數情況而言在計算上是不可能的。相反地，我們使用參數高效微調（PEFT）：
- LoRA與QLoRA： 這些技術會在模型中注入小型、可訓練的「秩分解矩陣」，同時鎖定原始權重。這使得在消費級硬體上也能實現高品質的適應。
3. 推理管道法則
打造真正的推理引擎（如DeepSeek-R1）需要特定的四階段流程：
- 第一階段： 冷啟動（基礎指令）。
- 第二階段： 真正的強化學習（發展內部思維鏈／CoT）。
- 第三階段： 合成資料生成（高品質推理的拒收抽樣）。
- 第四階段： 最終對齊（將合成推理與創造性和事實性資料合併）。
战略洞察
我們正在從將人工智慧視為「黑箱」，轉變為一種由機械層次堆疊而成、經過刻意設計的內在推敲系統。
實施邏輯（流程圖）
問題 1
為什麼參數高效微調（PEFT）被認為是現代人工智慧工程的關鍵？
問題 2
在GRPO框架中，模型回應是如何評分的？
案例研究：客製化法律助理
閱讀以下情境並回答問題。
您被委派使用擁有700億參數的開源基礎模型，建立一個「客製化法律助理」。您的本地伺服器叢集可用的GPU記憶體有限。
問題 1
您應該使用哪種技術來更新模型，而不會導致硬體當機？
答案：
您應該使用LoRA（低秩適應）或QLoRA（量化版LoRA）。這些PEFT技術會鎖定700億基礎權重，僅訓練微小的適配器矩陣，因此可在有限的顯示記憶體上進行微調。
您應該使用LoRA（低秩適應）或QLoRA（量化版LoRA）。這些PEFT技術會鎖定700億基礎權重，僅訓練微小的適配器矩陣，因此可在有限的顯示記憶體上進行微調。
問題 2
在「冷啟動」階段，哪類資料最關鍵？
答案：
經過篩選、高品質的專屬法律推理的指令-回應配對。這種監督式微調（SFT）在複雜的強化學習開始前，教導模型期望的格式與語氣。
經過篩選、高品質的專屬法律推理的指令-回應配對。這種監督式微調（SFT）在複雜的強化學習開始前，教導模型期望的格式與語氣。
問題 3
如果模型開始「幻覺」法律條文，推理管道的哪個階段應該加強？
答案：
第三階段 — 合成資料生成（拒收抽樣）。您需要生成多條推理路徑，嚴格篩除包含幻覺的部分，僅保留符合事實的推理，以建立精煉資料集，供最終對齊使用。
第三階段 — 合成資料生成（拒收抽樣）。您需要生成多條推理路徑，嚴格篩除包含幻覺的部分，僅保留符合事實的推理，以建立精煉資料集，供最終對齊使用。