简介

本文详细解析了大模型的三个关键阶段：训练（预训练和后训练）、微调和推理。训练是构建模型基础知识的阶段，需要海量数据和强大算力；微调则是针对特定领域优化模型，成本较低且周期短；推理是模型实际应用阶段，不再学习而是基于已有参数进行预测。三者从开发主体、数据需求、参数更新、成本和时间等方面各有不同，适用于不同场景和应用需求，为大模型的全生命周期提供了清晰指导。

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训练（Training）

核心是“算力+算法+数据”，以强大的计算资源（GPU/TPU等）为硬件基础，结合算法，将数以万亿级的海量参数从0到1训练为具有复杂结构和特征的深度学习模型。

训练过程分为预训练（Pre-training）和后训练（Post-training），预训练的作用是构建知识基座，就好比想要写文章得先学认字一样；后训练是在预训练模型的基础上，通过特定任务数据优化模型，使模型更好的适应该特定领域的需求，就好比我们在高中学完语数外物化生，到了大学选择计算机专业深入学习。

	预训练	后训练
主流架构	Transformer	全参数微调
扩展架构	混合专家模型	强化学习
学习方法	监督学习	监督微调
训练成本	高	低
训练时间	长	短

微调（Fine-tuning）

在训练模型的基础上，用特定领域的小规模标注数据进一步调整参数，使之在该领域的性能得以提升。

有人说，这微调和后训练没差别啊，确实很类似。后训练不是一次性的行为，会经过多次微调，但“后训练中的微调”“对训练模型的微调”在开发主体和应用场景上还是有些区别的。很多人都拿上学举例子，这确实生动易懂：

训练（预训练）——完成从小学到高中的所有基础课程。

训练（后训练）——选择计算机专业，学习与专业相关的数据结构、模拟电路、线性代数、C语言等。

微调——找了个工作是程序员，什么数电模电的先放下，把与今后工作相关的C语言知识再着重强化学习一下。

那么，我们再换个维度，把预训练、后训练和微调放一起做个对比吧。

	预训练	后训练	微调
开发主体	模型厂商	模型厂商	行业用户
应用场景，以GPT-4为例	训练ChatGPT聊天机器人的基础模型	出厂前对ChatGPT进行优化	让ChatGPT更适配某行业
数据需求	万亿级	十亿级	十万级
参数更新	全局参数更新	30%~70%参数更新	0.1%~0.3参数更新
成本	高	中	低
时间	长	中	短

推理（Inference）

在模型完成训练和微调后，进入实际应用阶段。推理阶段，模型不会再学习，而是根据已经训练好的参数对输入信息进行预测或决策。

推理应该是最好理解的，我们平时看的侦探小说、动画片，主角根据之前所探查的一系列“证据”，导出最终的“结果”。这个“结果”，是既成事实，不再衍生新的推断（柯南：什么，事情另有隐情，凶手也是个苦命人？）。

那么现在来比较一下训练和推理的一部分区别：

典型场景

训练

（1）通用语言模型构建：构建具备广泛只是理解能力的基座模型，如GPT。

（2）多模态模型预训练：多模态（如音频、视频）数据中包含更多的特征，可以弥补单个模态的缺陷，更适用于实际场景。

（3）行业基座模型开发。垂直领域基础建模，为特定行业（如智能制造、农业）从0开始构建行业模型。

微调

（1）专业领域知识注入：将垂直领域的专业知识（如规则、术语等）融入模型，提升其在该领域的性能，例如医学、法律等行业。

（2）任务定制化优化：针对具体任务调整模型结构，提升任务性能，如生成式AI。

（3）动态数据适应：使模型适应实时的数据变化，保持稳定性。像金融、医疗等行业，数据都是随时更新的。

推理（到了应用领域就太多了，随便说几个）

（1）在线服务：智能客服，内容生成。

（2）边缘/终端部署：便携设备。

（3）混合推理架构：自动驾驶。

推理（到了应用领域就太多了，随便说几个）

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