你是否好奇 ChatGPT 这类 AI 为何能流畅对话？背后藏着怎样的训练奥秘？AI 训练师又在其中扮演着不可或缺的角色？这篇文章用最通俗的方式，拆解大模型训练的三大核心阶段，不管是新手想入门，还是老手想复盘，都能 get 一份实用的全景指南，看清那些 “看不见的幕后工程”。
一、预训练阶段：给 AI “喂饱” 海量数据，打下语言基础
预训练是大模型的 “启蒙阶段”，核心是通过无监督学习，让模型从海量无标注文本中自学语言规律、基础知识和通用推理能力。
无标注文本无需深入解读，只需简单打标签，AI 训练师会筛选并投喂网页、书籍、对话记录等数据，比如 10 万条生活对话、5 万篇科普短文加 3 万条新闻稿。这就像给婴儿读遍各类读物，让它慢慢摸清人类语言的基本逻辑。
这个阶段的模型能说通顺的话，但不懂 “按需回应”。比如问它 “感冒了该多喝热水吗？”，它只会复述 “感冒是常见疾病，很多人会喝热水” 这类语料碎片，不会明确说 “是” 或补充其他建议；问 “开心的近义词”，它能说出相关词汇，却可能因语料统计偏差闹笑话。
对 AI 训练师来说，这个阶段的核心工作是数据处理：
- 清洗低质量数据，剔除涉黄、暴力等不良内容；
- 对数据分类，比如 K12 教育类模型要分开历史、地理、政治等科目数据；
- 切分长文本，将超过 2000 字的内容拆分，方便模型学习。
二、有监督微调（SFT）阶段：教 AI “懂需求”，学会精准回应
有监督微调是在预训练基础上的 “精细化教学”，AI 训练师会全程干预，帮模型建立基础思维理解能力。
如果说预训练是让 AI “读遍图书馆”，那 SFT 阶段就是教它 “怎么运用知识”。此时模型已有海量储备，但不会灵活使用，AI 训练师要通过构造优质标注数据，引导它学会对话逻辑和任务目标。
这个阶段会分两类项目推进：
- 通用项目：培养模型基础对话能力，让它能像人一样正常交流；
- 专项项目：在通用能力之上，针对特定领域强化训练，比如让模型精通逻辑推理、情感交流、代码生成等，部分专业领域还会邀请研究生、博士等专业人士参与指导。
AI 训练师的核心工作的是：
- 制定数据筛选规则，构造高质量标注数据；
- 撰写标注规范，明确训练方向；
- 把控项目进度，做好全流程监督；
- 回收数据并复盘，持续迭代优化。
三、强化学习（RLHF）阶段：让 AI “自主进化”，越用越优质
强化学习是大模型的 “进阶阶段”，核心是依靠人类反馈让模型自主学习，不断提升回应质量，实现 “自循环优化”。
这个阶段和有监督微调的反馈不同，不再是单纯投喂数据，而是让模型生成多个答案后，由 AI 训练师排序打分，再让模型根据反馈自主改进。比如模型生成 3-5 个回应，训练师选出最优项，模型就会朝着这个方向调整，下次争取产出更优质的内容。
这里的关键是训练 “奖励模型（reward model）”，它就像一个 “小老师”，能代替人类给大模型的回应打分。就像阿尔法 Zero，无需人类投喂棋谱，只需知道棋局输赢，就能自主学习并战胜阿尔法 GO，这正是强化学习的魅力。
AI 训练师在这个阶段的工作的是：
- 构造适配强化学习的高质量数据；
- 撰写对应的训练规则；
- 全程把控项目推进；
- 核心新增任务：完成 reward model 的训练，助力模型实现自主进化。
.
.
.
.
.
.
