大模型的训练数据来自大规模的语料库，数据中包含海量的信息，那如何训练出一个可以进行交互的大语言模型呢？
大语言模型的训练往往包含三个阶段，预训练阶段，监督微调阶段，和强化学习阶段。
第一阶段是pretraining，也就是预训练阶段。预训练阶段的数据由没有标签的海量数据构成，目的是让大模型学会或记住这些知识。训练采用自回归的方法，通过前几个token预测下一个token，从而得到一个基础模型。
第二个阶段是监督微调阶段。当模型拥有了知识之后，下一步是教会大模型如何理解并遵循人类指令回答问题。监督微调阶段使用高质量的“指令-回复”配对数据，对基础模型进行微调。训练数据提供“期望的回复”作为学习目标，使模型从通用的文本生成器，转变为能够理解并遵循人类指令的对话助手。
第三个阶段是RLHF阶段，也就是人类反馈强化学习阶段。在第二阶段模型学会回答问题之后，第三阶段的目的是教会模型按人类的偏好进行学习，目标是让模型的输出更符合人类的安全与价值偏好。首先，收集人类对模型不同回复的偏好数据，训练一个奖励模型来模拟人类的判断。接着，使用强化学习算法，以奖励模型的打分为信号，优化微调后的语言模型，同时约束其输出不要过于偏离微调阶段的水平，以确保生成质量。
如今，直接偏好优化等方法因更简单高效，也常被用于此阶段。首先是对模型提问，让模型输出两个回答，人类专业对回答进行打分，模型根据打分更新模型参数，从而让大模型的回答更符合人类的偏好。
通过这三个阶段的学习，模型记住了知识，学会了回答问题，并通过人类的反馈，使其回答的更加贴合人类的偏好。
