ChatGPT 是如何被训练出来的？一文读懂 AI 的“四阶进化”

我们每天用 ChatGPT 写文案、查资料、生成代码，但你是否好奇，它究竟是怎么“学会”这一切的？
这并不是一蹴而就的过程，而是经历了 四个关键阶段 的系统训练，才成就了如今“几乎无所不知”的 ChatGPT。

今天我们就用通俗易懂的语言，带你深入了解 ChatGPT 背后的训练全过程，让你更懂 AI，也能用得更高效。

🧠 第 1 阶段：预训练（Pretraining）

目标：让模型具备“通识知识”，看得懂语言。

这一阶段是整个训练过程中最耗时、最烧钱的部分，往往要耗费几百万美元，使用多达 3000亿个 token 的语料进行训练。

这些语料主要来自：

• 🌐 67% 网络爬虫数据（Common Crawl）：内容多样但噪声大；

• 📚 15% 清洗过的网页文本（C4 数据集）：质量较高；

• 🧾 18% 高质量资料，如 GitHub、Wikipedia、论文、书籍等。

训练的方式很简单粗暴：“预测下一个词”。通过这种方式，大模型就能学习语言的规律与各种通识性知识。

但这也意味着：你从它口中得到的内容大概率是“平均水平的答案”。要想获得更优质的输出，你需要学会如何提问（提示词技巧，Prompt Engineering）。

此外，为了提升泛化能力，OpenAI 并非用完整单词训练，而是使用更小的 子词单元（token）。这能让模型处理新词、降低词表复杂度，还能理解词缀、词根结构。

🧑‍🏫 第 2 阶段：监督微调（Supervised Finetuning）

目标：让模型理解“你在问我什么”，并输出“像人写的”答案。

前一阶段的模型虽然知识面广，但只擅长预测词语，完全听不懂“人话”。

这时，工程师引入了一组高质量、结构化的训练数据，每组数据包含一个“人类的问题（prompt）”和一个“理想回答（response）”。

举例来说：

• Prompt：“如何在Python中写一个排序算法？”

• Response：“你可以尝试使用冒泡排序，代码如下……”

这些样例由人工编写，模型根据它们进行短期训练（几天即可），从而学会“如何当个助手”而不是只会说词的“复读机”。

训练完成后，模型变成了 SFT 模型（监督微调模型），如很多开源模型（Vicuna、Baichuan等）基本都是停留在这一阶段。

🏆 第 3 阶段：奖励建模（Reward Modeling）

目标：让模型知道“什么样的回答更让人满意”。

这一步非常关键，也非常独特，目前大部分开源模型都没有这一步，OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 是少数例外。

怎么训练呢？很有意思：

1. 让 SFT 模型生成同一个问题的多个回答；

2. 请人类评分员（外包团队）对这些回答排序，标出哪一条最好；

3. 模型再学习“怎样的回答更可能得高分”。

本质上，这一步是让 AI 模型知道：“原来人类喜欢这样的答案！”
这就为下一步的“自我优化”打下基础。

🤖 第 4 阶段：强化学习（Reinforcement Learning）

目标：让模型学会“自己试错，主动优化回答”。

这是 ChatGPT 成为“ChatGPT”的关键一步！

在这一步中，模型开始像玩游戏一样学习：它会给出一个回答，然后根据“奖励模型”的评分来调整策略。它会逐步探索哪种回答风格、结构更容易赢得人类好感，并不断强化这些“成功经验”。

最终得到的就是大家正在用的 RL 模型（Reinforcement Learning Model），具备真正人类交互感的能力。

🔍 为什么只有 ChatGPT 和 Claude 能进化到第 4 阶段？

因为代价极高！

• 需要大量高质量人工评分数据；

• 需要设计复杂的奖励机制和训练系统；

• 需要持续的大规模计算资源支持。

但收益也是显著的 —— 从 GPT-3 到 ChatGPT 的转变，就是靠这一步完成的。
GPT-3 是个能写点东西的工具，ChatGPT 则是个能与你“交流”的智能体。

🧩 小结：四个阶段，各有使命

💡 给普通用户的启示：

• ChatGPT 能回答你几乎所有问题，不是因为它天赋异禀，而是它几乎“读完了互联网”；

• 它默认输出的是“平均答案”，你要用好提示词技巧，才能激发出“高质量内容”；

• 现在看到的每一条优质回复，其背后都有无数人类标注者、工程师和算力成本的堆叠。

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