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大模型都是通過數據進行訓練的，對不懂的人來說，以為大模型的訓練過程很神秘。其實不然，作者的觀點是：其實就和寫教科書一樣，有背景、例題和練習題。這篇文章，我們就來學習一下。

看到推上Karpathy的比喻真的有趣且非常貼切。他把大語言模型（LLMs）的訓練過程比作學生學習的過程，而訓練數據就像一本教科書。

為了讓模型更像有智慧的學生，我們需要給它提供三種不同類型的信息，分別對應教科書中的不同部分：背景信息、帶解答的例題、以及練習題。下面我們用簡單易懂的方式逐步拆解這個觀點。

souce：https://x.com/karpathy/status/1885026028428681698

一】背景信息/講解性內容（Background information / Exposition）

是什么？

這是教科書的核心部分，主要以解釋概念、理論和背景知識為主。例如，數學教科書會先解釋什么是“微積分”，它的定義、用途，以及相關公式。這部分的目的是讓學生了解基礎知識，并建立對主題的總體理解。

對應LLM的什么？

這是模型的【預訓練階段（Pretraining）】。在這個階段，模型會讀取大量的互聯網數據（比如維基百科、新聞文章、書籍等），以此積累“背景知識”。就像我們學生時代在學習新學科時先看書了解基礎內容一樣，模型通過預訓練掌握了自然語言的廣泛知識。

為什么重要？

沒有背景知識，就無法理解更復雜的內容。例如，如果學生從來沒聽說過“微積分”，即使給他再多的例題，他的學習也會事倍功半。同樣，對于LLMs來說，預訓練階段的背景信息是理解和生成語言的基礎。

二、帶解答的例解（Worked Problems with Solutions）

是什么？

這是教科書中帶有詳細解答的例題。比如，教科書會先展示一個數學問題，然后一步步講解如何解答。這些例題是專家的示范，告訴學生正確的思路和方法。

對應LLM的什么？

這是模型的【監督微調（Supervised Fine-tuning）】階段。在這一階段，專家提供“參考答案”，并教會模型如何在特定情境下生成理想的回答。例如，給模型一個問題：“如何寫一封禮貌的商業郵件？” 然后訓練數據里會有一個高質量、經過精心編寫的參考答案。

為什么重要？

有了背景知識，學生依然需要看到“如何實際運用這些知識”的示范。通過觀察專家的解題過程，學生可以模仿并內化這些思路。同樣，LLMs通過監督微調學習人類語言的優雅表達和邏輯推理。

三、練習題（Practice Problems）

是什么？

這是最后一章參考答案寫著「略」的練習題，通常只有問題和最終答案。例如，“求以下函數的導數”，后面只提供答案“f'(x) = 2x”。學生需要通過自己的嘗試，用學到的方法解答這些問題。

對應LLM的什么？

這是模型的【強化學習（Reinforcement Learning）】階段。在這個階段，模型不再依賴人類直接提供的“標準解答”，而是通過反復嘗試生成答案，并根據反饋（獎勵或懲罰）調整它的行為。比如，在RLHF（通過人類反饋的強化學習）中，模型生成答案后，反饋系統會告訴它回答得好不好，模型通過這種反饋機制不斷改進。

為什么重要？

學生只有通過練習，才能真正掌握知識，發現自己的錯誤并改進。同樣，模型也需要通過試錯來優化生成的答案質量。如果只給示范而沒有練習，學生和模型都會停留在被動學習的階段，無法主動解決問題。

四、為什么第3點（練習題）是新興的前沿？

Karpathy指出，我們已經在第1點（預訓練）和第2點（微調）上投入了大量精力，但第3點（強化學習）還處于初步發展階段，被認為是LLMs訓練的下一個重要方向。

• 對于學生來說，練習題通常是最耗時但也是最有效的學習方式。沒有足夠的練習，學生可能會覺得自己懂了，但實際上并沒有真正掌握。
• 對于LLMs來說，強化學習可以讓模型在復雜或開放性任務上進一步提升能力，而不僅僅是機械地模仿人類的回答。

五、總結：如何給LLMs“寫教科書”？

Karpathy的核心觀點是：訓練LLMs的過程就像寫教科書，我們需要同時包含三種數據：

1. 背景知識（預訓練）：讓模型了解世界的基本規則和概念。
2. 示范解題（監督微調）：教模型如何生成高質量的答案。
3. 練習題（強化學習）：通過試錯讓模型學會主動解決問題。(接下來的重要方向)

這種分層學習方法不僅對學生有效，對LLMs也同樣適用。通過這種“教育方式”，我們可以培養出更智能、更靈活的模型，真正像一個優秀的學生一樣，不僅能夠理解知識，還能運用知識解決實際問題。