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老婆问我什么是预训练阶段

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不惑
发布2026-07-10 19:56:30
发布2026-07-10 19:56:30
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那天晚上,我正窝在沙发上刷手机,老婆突然凑过来问我:"你天天看这些AI的东西,我问你个事儿,什么叫预训练啊?我看好多文章都提这个词,但是没一个能让我看懂的。"

我放下手机,想了想该怎么解释。说实话,很多技术文章写得确实让人头大,满篇都是术语,好像生怕别人看懂似的。但预训练这事儿,其实没那么玄乎。

"你还记得咱儿子刚学说话那会儿吗?"我问她。

老婆愣了一下:"记得啊,怎么了?"

"那你想想,咱教他说话的时候,是怎么教的?"


小孩学说话,其实就是最原始的"预训练"

老婆回忆了一下说:"也没怎么刻意教啊,就是平时跟他说话,他听着听着就会了。"

"对嘛!"我一拍大腿,"这就是预训练的精髓。"

你想啊,咱们从来没拿着课本一个字一个字教孩子,说"这个字念'妈',这个字念'爸'"。孩子从出生开始,就泡在语言的环境里。爷爷奶奶聊天他在听,爸爸妈妈吵架他也在听,电视里放动画片他还在听。没人告诉他什么是主语谓语宾语,也没人跟他讲语法规则,但听着听着,他就能开口说话了。

更神奇的是什么?他不光会说,还能自己造句。你从来没教过他"我想吃那个红色的苹果"这句话,但他能自己说出来。

这是怎么做到的?因为他听了太多太多的话,大脑自己就总结出规律来了。"吃"后面一般跟食物,"想"后面一般跟动作,"红色的"一般用来形容东西。这些规律,没人明着教,但他自己就学会了。

AI的预训练,其实就是这么回事。


给AI看海量的文本,让它自己琢磨

"那AI是怎么学的呢?"老婆追问。

"道理一样,就是给它看特别特别多的文字。"

多到什么程度?这么说吧,我这辈子能看的书加起来,可能也就几千本。但AI在预训练阶段,看的东西是整个互联网的量级。网页、书籍、论文、新闻、论坛帖子、百科全书……只要是文字,都给它看。

而且不是让它看一遍就完了,是反反复复地看,反反复复地琢磨。

老婆说:"那得看到什么时候去?"

我说:"你别心疼它,它又不累。一台大型服务器,跑个几周甚至几个月,专门干这一件事——看文字。"

这里头有个关键词叫"无监督学习"。啥意思呢?就是没人在旁边盯着它,告诉它"这句话是对的""那句话是错的"。它就自己看,自己琢磨,自己找规律。

这听起来好像有点不靠谱对吧?没人教,它能学会什么?


下一个词预测:一个简单但绝妙的训练方法

这就要说到预训练里最核心的一个技巧了——下一个词预测。

老婆听到这儿有点懵:"预测下一个词?什么意思?"

我说:"你跟我玩个游戏。我说半句话,你来接后半句。"

"床前明月——"

老婆脱口而出:"光。"

"举头望明——"

"月。"

"今天天气真——"

老婆想了想:"好?不错?"

"你看,你能接上来对不对?但我从来没教过你'床前明月'后面要接'光',你是怎么知道的?"

老婆说:"因为这诗我从小就会背啊,听了无数遍了。"

"对!这就是关键。你听了太多遍,大脑里就形成了一种'预期'。当'床前明月'出现的时候,'光'这个字就自动浮现了。AI的预训练,用的就是这个原理。"


具体是怎么操作的呢?

假设有一句话:"今天我去超市买了一些新鲜的蔬菜。"

在训练的时候,AI会把这句话拆开来练习:

  • 给它看"今天",让它猜下一个词是什么。
  • 给它看"今天我",让它猜下一个词是什么。
  • 给它看"今天我去",让它猜下一个词是什么。
  • 给它看"今天我去超市",让它猜下一个词是什么。

一开始,AI肯定猜不准。就像一个外国人刚学中文,你给他看"今天我去",他可能瞎猜一个"太阳"出来。

但是猜错了怎么办?系统就会告诉它:不对,答案应该是"超市"。然后AI就会微微调整一下自己内部的参数,让自己下次遇到类似的情况,更有可能猜"超市"这样的地点词。

这个过程重复个几亿次、几十亿次之后,AI就变得很厉害了。


猜词游戏背后,藏着对世界的理解

老婆说:"就这?猜来猜去能学会什么?"

我说:"你可别小看这个猜词游戏,这里头学问大着呢。"

你想啊,要想猜准下一个词,AI必须搞懂很多事情。

比如说,有这么一句话:"她把鸡蛋打进锅里,然后用锅铲轻轻地______。"

要填这个空,AI得知道什么?它得知道鸡蛋打进锅里是在做饭,锅铲是用来翻炒东西的,所以这里应该填"翻炒"或者"搅动"之类的词。

这就意味着,AI通过猜词,其实在学习常识:鸡蛋是一种食材,锅是做饭的工具,锅铲是用来翻东西的。没人直接告诉它这些,但为了猜对词,它必须自己把这些道理给搞明白。

再举个例子:"张三是李四的父亲,那么李四是张三的______。"

要填对这个空,AI必须理解什么是父子关系,关系是可以反过来表述的,"儿子"是"父亲"的反义概念。

你看,一个简单的填空题,背后是对语言和世界的深层理解。


做了几十亿道填空题之后会怎样?

老婆若有所思:"所以AI是靠刷题刷出来的?"

我说:"可以这么理解,但这个题量是真的夸张。"

咱们上学的时候,做个几万道数学题,就能参加高考了对吧?AI做的"填空题"是几百亿、几千亿道。每一句话都能拆成好多道题,而它要读的文本是整个互联网。

做完这些题之后,AI就不光会填空了。它内部形成了一种东西,专业点的说法叫"语言模型",通俗点说,就是它对语言产生了一种"语感"。

这种语感包括什么呢?

它知道句子是有结构的,不能语序混乱。它知道不同的词有不同的搭配习惯,"喝水"可以,"喝桌子"不行。它还知道不同场合要用不同的表达方式,跟领导说话和跟朋友聊天,用词是不一样的。

更厉害的是,它还学到了很多事实性的知识。什么时候过春节,太阳从哪边升起,北京是中国的首都……这些内容在互联网上反复出现,AI看多了,自然就记住了。


为什么叫"预"训练?

老婆又问了一个好问题:"那为啥叫预训练?这个'预'字是什么意思?"

我说:"这就好比是学开车的过程。"

你考驾照之前,教练会带你在驾校里转。练倒库,练侧方停车,练坡道起步。这些是基础功,练完了,你就有了基本的驾驶能力。

但这个时候你还不能真正上路对吧?因为驾校的环境太简单了,真实的马路上有各种情况,你还得适应。

预训练就相当于在驾校里练基本功。AI通过海量阅读,学会了语言的基本规律,有了"开口说话"的能力。但这个时候它还比较傻,你问它问题,它可能答非所问,或者给你胡说八道。

接下来还有别的训练阶段,比如"微调""对齐"之类的,就相当于让它上路实践,教它怎么真正帮助人类解决问题。

不过那是后话了,今天咱就先说预训练这一步。


这个方法为什么这么有效?

老婆听到这儿,基本明白是怎么回事了,但她还有点疑惑:"可是光看文字,就能学会这么多东西,这也太神奇了吧?"

我说:"这就是人类智慧的结晶。"

你想啊,人类的语言不是凭空造出来的。每一句话,都是对现实世界的某种描述。我们说"太阳从东边升起",这背后是真实的自然规律。我们说"水烧开了会变成蒸汽",这背后是物理原理。

语言是世界的镜子。当AI读了足够多的语言,它其实是在通过镜子去理解世界。虽然它没有眼睛,没办法真正看见太阳升起,但它读了无数关于太阳升起的描述,就能知道太阳升起这件事。

而且,这个方法有一个巨大的优点:不需要人工标注。

啥意思呢?以前训练AI,需要人工给数据打标签。比如给它看一张猫的照片,得有个人在旁边说"这是猫"。看一张狗的照片,得有人说"这是狗"。你想想,这得多费劲?几万张还好说,几亿张照片谁给你标?

但下一个词预测不一样。任何一段文字,自己本身就是答案。"今天我去超市"后面接什么?答案就藏在原文里:"买了"。不需要任何人额外标注,AI可以自己跟自己对答案。

这就让训练规模可以无限扩大。互联网上有多少文字?几乎是无穷无尽的。这些数据全都可以拿来用,不用花一分钱请人标注。


举个更贴近生活的例子

老婆说:"我好像懂了,但你能再给我举个生活里的例子吗?"

我想了想,说:"你追剧的时候,是不是有时候能猜到后面的剧情?"

老婆笑了:"那可不,有些狗血剧,看个开头就知道结尾。"

"这就对了!你为什么能猜到?因为你看过太多类似的电视剧了。霸道总裁遇到灰姑娘,后面肯定是误会、分离、再重逢。反派在关键时刻一定会露出破绽。女主角被欺负了,男主角一定会出来帮她。"

"这些套路你都看过好多遍了,所以你看到开头,就能预测后面的走向。这不就是'下一个剧情预测'吗?"

AI也是一样的。它看了海量的文本,里面有各种各样的套路和模式。看多了,它就能预测后面会出现什么。

当然,AI比你厉害的地方在于,它看的不是几百部电视剧,是几百亿段文字。各种领域、各种风格、各种语言,它全都见过。所以它的预测能力,比任何单个人类都要强大。


预训练的本质:让AI泡在语言里

说了这么多,老婆问我:"那你能不能用一句话总结一下,预训练到底是干嘛的?"

我想了想,说:"预训练,就是让AI泡在人类的语言海洋里,让它自己摸索出语言的规律和知识。"

就像孩子学说话一样,不需要课本,不需要老师手把手教,只要足够多的语言输入,自然就会了。

只不过,人类小孩可能需要两三年才能说出完整的句子,而AI有强大的算力加持,可以在几周内读完整个互联网,达到一个非常高的水平。

预训练完成之后,AI就拥有了语言能力的"地基"。它能造句,能理解句意,能进行简单的推理。后面不管你想让它干什么——聊天、写文章、回答问题、翻译——都要在这个地基上继续建造。


写在最后

老婆听完,点了点头:"原来是这么回事。以前看那些文章,什么大规模语言模型、自监督学习、transformer架构,看得我头晕。你这么一说,还真没那么复杂。"

我说:"其实很多技术原理都没那么玄乎,就是写文章的人喜欢掉书袋,非得用一堆术语把人绕晕。说白了,预训练就是两件事:一是看特别多的文字,二是玩猜词游戏。就这么简单。"

当然,具体实现的时候,里面有很多工程上的细节和技巧。但核心思路,真的就这么朴素。

下次再有人跟你聊什么预训练、大模型,你就可以告诉他:"哦,就是那个猜词游戏嘛,跟小孩学说话差不多。"保准对方对你刮目相看。


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  • 小孩学说话,其实就是最原始的"预训练"
  • 给AI看海量的文本,让它自己琢磨
  • 下一个词预测:一个简单但绝妙的训练方法
  • 猜词游戏背后,藏着对世界的理解
  • 做了几十亿道填空题之后会怎样?
  • 为什么叫"预"训练?
  • 这个方法为什么这么有效?
  • 举个更贴近生活的例子
  • 预训练的本质:让AI泡在语言里
  • 写在最后
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