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预训练与后训练的区别及三种技术详解
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先了解这件事
AI 综述
2026年10月21日，一篇由马东锡NLP发布的文章解释了预训练之后为何还需要后训练。文章指出，预训练只教模型猜下一个词，因此需要后训练把基座模型变成有用助手，并以InstructGPT对比GPT-3的登月回答为例说明两者差距。文章称，后训练复用同一模型，用规模小得多的数据改变目标和信号，三种技术分别向示范学（指令微调/SFT）、向比较学（RLHF或DPO，含KL惩罚约束）、向检查器学（RLVR，适合数学和编程等长链条问题）。目前该文为事件最新报道，未出现与早先报道矛盾的数字或说法。
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最新进展10月21日 12:44
新文章详解后训练三种技术：向示范、比较、检查器学习。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- Dongxi 东锡 NLP (@dongxi_nlp) · X预训练之后为什么还要后训练：三种技术各自跟什么老师学
文章解释预训练只教模型猜下一个词，需要后训练把基座模型变成有用助手，并以 InstructGPT 对比 GPT-3 的登月回答为例说明差距。后训练复用同一模型，用规模小得多的数据改变目标和信号，三种技术分别向示范学（指令微调/SFT）、向比较学（RLHF 或 DPO，含 KL 惩罚约束）、向检查器学（RLVR，适合数学和编程等长链条问题）。
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