别急着让AI干活，先问问它上学了没？

的朋友聊天,发现一个挺有意思的现象，大家一提到AI大模型，比如现在火热的那些对话机器人、文案生成工具，第一反应往往是：“这东西能直接帮我写稿子吗？”“能马上生成个方案吗？”好像这些AI生来就十八般武艺样样精通，像个从石头里蹦出来的孙悟空，拿来就能用。

但说实话,这种想法可能忽略了一个最关键、最基础的环节——训练，这就好比，你遇到一个号称什么都会的“天才儿童”，你总得先问问，他到底读过书没有？上过学没有？还是只是靠小聪明在硬撑？

AI大模型到底需不需要训练？我的答案是：不仅需要，而且训练是它的“命根子”，它所有的“聪明才智”，都不是凭空来的。

你可以把一个大模型想象成一个拥有海量、空白神经元网络的大脑，刚“出生”时，它就像一张白纸，或者一个对世界一无所知的婴儿，它不认识文字，不懂“苹果”是一种水果还是手机公司，不明白“逻辑”是什么意思，更谈不上写出有情感、有条理的文章。

那它怎么变得“有文化”呢？第一步，预习”或者说“博览群书”——也就是我们常说的“预训练”。 这个过程，是真正的大工程，研发团队会给这个“AI大脑”喂食互联网上几乎公开的所有文本数据：维基百科、书籍、新闻网站、论坛帖子、甚至是一些经过过滤的代码和网页，这个过程不是简单地复制粘贴，而是让它去“啃”，去“消化”，去从数十亿、数百亿甚至更多的字词组合中，自己摸索出人类语言的规律。

它看多了“猫在抓老鼠”、“狗在啃骨头”，它可能会隐隐约约感觉到“在”这个字后面常常跟着一个动作，它反复看到“因为…”、“虽然…”这样的搭配，就开始懵懂地理解什么是因果关系和转折关系，这个过程，本质上是在建立它对世界的基本“语感”和知识关联，让它学会“造句的数学概率”，但这时的它，还是个“书呆子”，知识渊博但不太会“来事儿”，你问它问题，它可能回答得颠三倒四，或者一本正经地胡说八道。

这就引出了更关键的一步：“家教”和“岗前培训”——也就是“微调”和“对齐”。 预训练后的模型，像个满腹经纶但缺乏社会经验的毕业生，直接放出来，很可能闯祸（比如生成有害信息、偏见内容，或者答非所问）。

工程师们要当它的“家教”，他们会用精心准备的、高质量的问答对（人类标注员写的标准问答）来进一步训练它，教会它如何遵循指令，如何给出有帮助、安全、符合伦理的回答，这就像教孩子：“别人问你问题，你要好好回答，要有礼貌，不能骂人。”

更进一步,现在流行的“基于人类反馈的强化学习”（RLHF），则更像是一种“实战模拟”加“绩效考核”，让模型生成多个答案，由人类来评判哪个更好，然后模型根据这些反馈（奖励或惩罚）来调整自己，努力让自己的输出更符合人类的喜好，这个过程，是在打磨它的“情商”和“办事能力”，让它从“懂知识”变得“会做事”。

回到我们自媒体人的角度,当我们使用一个成熟的AI工具时，我们感受到的“聪明”，背后是天文数字级的计算资源消耗、漫长的训练时间、以及无数工程师和标注员的心血，它并不是“天生就会”。

这给我们什么启示呢？

第一,对工具要有合理的期待，别指望一个没经过垂直领域训练的通用模型，一上来就能写出完全符合你公众号调性的爆款文章，它可能需要你提供足够的样例，进行额外的“小灶”训练（微调），或者至少，你需要用非常精准的指令（Prompt）去引导它，就像你给一个新同事交代工作一样，得说清楚背景、风格、要点。

第二,理解“训练”意味着数据，一个模型在某方面特别强，通常是因为它“吃”过相关领域的大量高质量数据，如果你发现某个AI工具特别适合写营销文案，那很可能它的训练数据里包含了海量的广告和商业文本，这提醒我们，在选择工具时，可以多留心它的“背景”和“专长”。

第三,我们自己，也成了训练的一部分，当我们与AI交互，给出“点赞”、“重写”或者“不喜欢”的反馈时，我们其实也在无形中参与了对这个模型的持续优化，这挺奇妙的，不是吗？

AI大模型不是神话里的点石成金术,它的能力，百分百来自于后天的、艰苦卓绝的“训练”，下次再使用这些令人惊叹的工具时，或许我们可以多一份理解：眼前这个流畅的回答，是跨越了漫长“学习生涯”后才交出的答卷，让它干活之前，咱不妨先在心里默默问一句：“嘿，哥们儿，你‘上学’都学了点啥？” 明白了它的来路，我们或许能更好地规划它的去处，用得更顺手，也更有效率。

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