Andrej Karpathy 曾擔任特斯拉人工智慧和自動駕駛視覺總監，也是OpenAI的共同創辦人之一，專攻於深度學習和電腦視覺領域。近期在YouTube推出一部極為精彩、專為一般大眾設計的大型語言模型深度介紹影片，重點是即使你沒有技術背景，該部影片的說明也能輕鬆理解大型語言模型的完整訓練流程，以下是針對這部影片的重點介紹及有趣的地方，文章尾部有放影片連結，推薦各位看完文章後，有空的話務必觀看完整影片內容！
影片重點在於深入介紹 LLM 的三大主要訓練階段：
- 預訓練（Pretraining）
- 如何蒐集與處理訓練數據
- 文字如何被「Tokenization」成 AI 可讀的格式
- Transformer 神經網路的運作原理
- AI 如何進行推理（Inference）
- 以 GPT-2 作為訓練案例，並探討 Llama 3.1 基礎模型的推理過程
- 監督微調（Supervised Fine-tuning）
- AI 透過對話數據學習如何生成更自然、合理的回答
- AI的「心理運作方式」
- 強化學習（Reinforcement Learning）
- AI 如何透過反覆練習提升能力
- DeepSeek-R1 和 AlphaGo 的學習方式
- 人類回饋強化學習（RLHF） 的應用
個人印象深刻的是 Andrej Karpathy 將上述三個訓練階段結合，提出一個相當有趣的比喻，他將大型語言模型的訓練過程，比喻為學生在學校學習的過程。他認為，讓大型語言模型變得更聰明的方式，就像教育學生一樣，必須提供適當的教材、範例、練習題，並透過不同階段的學習來提升能力。
1. 預訓練：等同於學習基礎知識
在學校學習的第一步，是透過課本或老師的講解來獲得基礎知識。例如，學生學數學時，會先學習加減乘除的基本概念，學習物理時，會先理解牛頓定律和基本定義。這些內容通常是理論性的知識，幫助學生建立一個完整的知識體系。
大型語言模型的預訓練過程與此類似。模型在訓練初期，會從大量的文本數據中學習各種知識，這些數據來自網際網路上的文章、書籍、論文、對話等。這些資料就像是一大批教科書，提供了大量的背景資訊，使得大型語言模型可以學會語言結構、語法規則、常見的概念，以及不同領域的基本知識。
然而，這種方式的局限性在於，它雖然能讓大型語言模型獲得豐富的知識，但不代表它真的理解這些知識。因此，光靠預訓練是不夠的，還需要監督微調來進一步的「練習與指導」。
2. 監督微調：模仿專家解題的過程
如果說預訓練是讓大型語言模型吸收大量的基礎知識，那麼監督微調（Supervised Fine-tuning）就是讓它學習「如何正確地回答問題」。這個過程類似於學生在課本上看到範例題，並觀察老師或專家的解題方式。
舉個例子，當學生學習數學時，他們通常會先看老師如何解一道微積分題目，老師會一步一步地講解推導過程。學生透過觀察老師的解法，可以學習到標準的解題步驟，知道該如何從問題出發，逐步找到正確答案。在大型語言模型的訓練中，這個過程就是監督微調。研究人員會提供大量「標準回答」來訓練大型語言模型，讓它學習如何回答問題。
透過這種方式，大型語言模型變得更有條理，也能模仿專家的回答風格。然而，這種方式仍然存在一定的限制，因為它只是在模仿，而不是真的「學習解決問題的能力」。這就像學生雖然看過範例題，但不代表他能解決所有類似的問題。因此，我們還需要強化學習來進一步提升大型語言模型的能力。
3. 強化學習：實戰練習與試錯學習
學生在學習新知識時，最重要的環節是「實戰練習」，也就是親自動手做題目。這個過程幫助學生鞏固所學，並透過試錯學習來進一步理解概念。例如，在數學課本的每一章結束時，通常會有大量的練習題，這些題目沒有詳細的解法，學生需要自己思考，試著找出正確答案。
大型語言模型的強化學習與此相似。在這個階段，模型不再只是模仿標準答案，而是要自己試著回答問題，然後透過回饋機制來調整自己的答案。這通常透過獎勵機制來實現，例如當大型語言模型給出一個好答案時，研究人員會給它一個正向回饋，讓它知道這樣的回答是好的；如果答案不夠好，則會給予負向回饋，讓它學習如何改進。這種方式讓大型語言模型的學習更加靈活，能夠透過試錯學習來提升自己的能力
影片連結：https://www.youtube.com/watch?v=7xTGNNLPyMI
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