大语言模型训练的目标（不同的结构和阶段）

大语言模型（Large Language Models, LLMs）的训练目标是其能力的核心来源，决定了模型如何从海量数据中学习语言规律和知识。以下是其训练目标的分类和详细说明：

一、预训练阶段的核心目标

预训练是LLMs的基础阶段，通过无监督或自监督任务学习通用语言表示。常见目标包括：

1. 自回归语言建模（Autoregressive Language Modeling）

• 目标：预测下一个词（Token），基于前文生成连贯的序列。
• 数学形式：最大化序列的联合概率：
  $$P(x_1,x_2,...,x_n)=\prod _{t=1}^{n}P(x_t|x_{<t})$$
• 特点：
  • 单向上下文：仅利用左侧（或右侧）的上下文信息。
  • 生成能力：擅长文本生成任务（如GPT系列）。
• 典型模型：GPT-3、LLaMA、PaLM。

2. 自编码语言建模（Autoencoding Language Modeling）

• 目标：通过掩码（Mask）随机遮盖输入的部分词，模型预测被遮盖的词。
• 数学形式：最大化被遮盖词的条件概率：
  $$P(x_{\text{masked}}|x_{\text{unmasked}})$$
• 特点：
  • 双向上下文：利用全局上下文信息（如BERT）。
  • 理解能力：擅长文本理解任务（分类、问答）。
• 典型模型：BERT、RoBERTa。

3. 混合目标（Hybrid Objectives）

• 目标：结合自回归和自编码，或引入其他辅助任务。
• 常见形式：
  • Prefix-LM：前缀部分双向编码，后缀部分自回归生成（如UniLM）。
  • Span Corruption：遮盖连续词块并生成（如T5）。
  • UL2：统一不同训练目标（掩码、前缀、因果解码）。
• 特点：灵活适应多任务需求，但训练复杂度高。

4. 对比学习（Contrastive Learning）

• 目标：通过对比正样本和负样本，学习文本表示的区分性。
• 常见形式：
  • SimCSE：通过句子对增强构建对比任务。
  • InfoNCE Loss：拉近相似样本，推开不相似样本。
• 特点：提升语义相似性建模能力。

二、微调阶段的目标

在预训练后，模型通过特定任务的数据进一步优化：

1. 指令微调（Instruction Tuning）

• 目标：让模型理解并遵循人类指令。
• 方法：
  • 使用指令-输出对（如“写一首诗→生成诗歌”）进行监督训练。
  • 损失函数：最小化生成结果与参考答案的交叉熵。
• 典型应用：Alpaca、Vicuna、ChatGPT的SFT阶段。

2. 对齐目标（Alignment Objectives）

• 目标：使模型输出符合人类价值观（安全、无害、有用）。
• 方法：
  • RLHF（基于人类反馈的强化学习）：通过奖励模型（Reward Model）优化策略。
  • DPO（直接偏好优化）：直接利用偏好数据调整模型输出分布。
• 典型应用：ChatGPT、Claude。

3. 多任务微调

• 目标：同时优化多个任务（如翻译、摘要、问答）。
• 方法：混合多任务数据，通过任务前缀（Task Prefix）区分任务类型。
• 典型模型：T5、FLAN-T5。

三、训练目标的演进趋势

1. 从单一目标到统一框架

   • 早期模型（如GPT、BERT）使用单一目标，而现代模型（如T5、UL2）趋向统一框架，适应多任务需求。

2. 从语言建模到多模态学习

   • 目标扩展至跨模态对齐（如文本-图像对训练：CLIP、Flamingo）。

3. 从静态训练到动态反馈

   • 引入人类反馈（RLHF）、在线学习（Online Learning）等动态优化机制。

四、不同训练目标的优缺点

五、总结

大语言模型的训练目标设计是其能力的核心驱动力：

• 预训练目标决定模型的基础能力（生成、理解、多模态）。
• 微调目标决定模型的领域适应性（如医疗、法律）。
• 对齐目标决定模型的安全性和价值观。

未来趋势将更注重目标统一性（如UL2）、多模态扩展（如GPT-4V），以及低成本对齐方法（如DPO）。理解这些目标，有助于针对实际需求选择或设计合适的模型架构。