LLM 预训练后 SFT、LoRA、RLHF 等 30 问深度解析
techNmak · x · 2026-08-24
这是一篇关于大语言模型预训练后适应与训练机制的深度问答，涵盖 30 个核心问题。
内容涉及：
- SFT (监督微调)：基础流程与数据构建。
- 高效微调：LoRA 与 QLoRA 的原理与差异。
- 对齐技术：RLHF (基于人类反馈的强化学习) 与 DPO (直接偏好优化)。
- 推理增强：GRPO 与推理后训练 (Reasoning Post-training)。
文章系统梳理了从预训练到最终部署的全链路技术栈，适合希望深入理解模型训练细节的开发者阅读。
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