从世界知识到数据回放系统：LLM的从零到一

从世界知识到数据回放系统：LLM 的从零到一

摘要

大语言模型（LLM）的构建分为预训练、后训练和强化学习三阶段。预训练通过海量数据获取世界知识，后训练通过QA对微调模型使其具备对话能力，强化学习则通过试错和奖励机制提升模型推理能力。LLM本质是知识的压缩与回放，数据和使用方式决定模型上限。未来，LLM将向多模态、任务代理和持续学习方向发展。