别被训练模型吓到，它其实就是AI的九年义务教育

最近和几个做内容的朋友聊天，发现大家一提到AI，尤其是“训练模型”这几个字，就有点头大，感觉那玩意儿特高深，是实验室里穿白大褂的科学家才搞得懂的东西，离我们这些普通人、这些只想用AI写写文案、做做图的自媒体人,十万八千里。

说实话，我以前也这么觉得，但后来琢磨久了，发现完全不是那么回事，你可以把AI的训练模型，想象成我们人类从小到大的“上学过程”，这么一想,是不是瞬间就亲切多了？

咱们从头捋捋。

你想想，一个婴儿刚出生，啥也不懂，眼睛看到的是模糊的光影，耳朵听到的是无意义的噪音，这时候，他就像一块刚出厂的“硬件”——有大脑这个顶级处理器，但里面空空如也，没有“软件”，没有“知识”。

那他是怎么认识妈妈、学会说话、知道猫狗不同、甚至后来能解方程、写文章的呢？靠的就是“训练”，父母一遍遍指着说“这是妈妈”，这是最初的“数据输入”；自己摔疼了哭，知道“磕碰会痛”，这是“反馈数据”，上学后，老师教课本，我们做习题，考试得了高分被表扬，错了被纠正，这整个过程，就是持续不断、海量的“训练”。

AI的训练模型，内核逻辑一模一样,只不过它是个超级速成班的学生。

得有个“胚子”，也就是模型架构，这就好比决定一个孩子是往文科生还是理科生的方向去培养（当然AI更复杂，比如Transformer架构现在就是尖子生）,这个架构决定了它学习的基本方式。

就是喂给它海量的数据——这就是它的“教材”，你想让AI学会写文章，就喂给它全网所有的书籍、文章、网页；你想让它识图，就喂给它几十亿张标注好的图片，这个过程叫“预训练”，相当于让AI进行“通识教育”，它吭哧吭哧地读啊、看啊，不是为了理解，而是在疯狂地寻找数据中的统计规律和关联模式。“天空”这个词，总是和“蓝色”、“白云”、“太阳”这些词一起出现；猫的图片里，总有尖耳朵、胡须和特定的纹理,它记下了无数亿个这样的概率关联。

光有通识教育不够，容易学成个“书呆子”，知道很多，但不会干活，所以接下来是微调，这就好比上了大学，开始分专业，进行针对性极强的实践训练，我们想得到一个能帮忙写公众号文章的AI，我们就会拿很多篇优秀的、符合我们口味的公众号文章去“教”它，告诉它：“你看，这种开头吸引人，这种金句可以放这里，这种结构读者喜欢。” 甚至我们会人工评判它写出来的东西，好的给“奖励”，差的给“纠正”，这个过程，就是在调整模型内部那些数以亿计、微小如神经元连接的“参数”，让它从“通才”慢慢向“专才”转变。

你看，是不是很像人类的学习？我们通过经历（数据）积累经验（参数），通过专门练习（微调）掌握技能。

但这里有个巨大的不同，也是AI最让人惊叹又有点“黑盒”恐惧的地方：它的“理解”是数学的，而非人性的，我们说AI“理解”了猫，并不是它像我们一样觉得猫可爱、柔软，而是它在数学向量空间里，成功地把“猫”的图片特征，聚集到了一个离“狗”的特征区域很远的位置，它写出的感人句子，并不是它真有感情，而是它计算出，在人类文本中，这些词汇组合出现后,获得正面反馈的概率最高。

这也就引出了训练模型的关键点：数据决定上限，调教决定风格。

你给AI喂的数据如果质量差、有偏见，那它学出来就是个“问题学生”，比如用满是网络骂战的数据训练，它出口成脏；用片面信息训练，它的观点就可能极端，这就是为什么大厂们都拼命找干净、优质、多样化的数据,这是根基。

而我们自媒体人能用上的各种AI工具，其实都是别人用海量数据预训练好的“基础模型”（比如GPT-4、Midjourney这类），然后工具开发者或者我们自己，再用垂直领域的数据去“微调”它，让它更贴合我们的具体需求，你感觉某个AI写作工具特别适合写营销文案，另一个则擅长写故事，区别就在于它们被“微调”的方向不同。

下次再听到“训练大模型”，别怵,它无非就是：

1. 定个学习框架（模型架构）。
2. 扔给它一座图书馆让它自学（预训练）。
3. 请个家教针对性补课（微调）。
4. 最后去考试上岗（推理/应用）。

对于我们普通用户来说，我们不需要自己去盖图书馆（搞预训练），那成本太高了，我们要做的，是学会如何当一个好的“家教”，也就是学会给AI提需求、下指令、提供反馈，你知道你想要什么风格的文章（口语化、带点幽默、举生活化的例子”），然后通过清晰的提示词和持续的交互，去“调教”你手头的AI工具,让它越来越懂你。

这个过程，本身就是在参与AI模型最后、也是最关键的一个训练环节——对齐,让它对齐你的需求。

说到底，AI的训练模型不是什么魔法，它就是一个用数据和算法，模拟并极度压缩了人类漫长学习过程的工程奇迹，我们了解它，不是为了成为专家，而是为了破除神秘感，一旦你理解了它的底层逻辑不过是一种“超级学习”，你就能更坦然、更聪明地去使用它。

你不会再盲目崇拜它输出的每一句话，因为你明白那只是概率计算的结果；你也不会再因为它偶尔的“智障”而愤怒，你知道那可能是你给的“教材”（指令）不清，或者它“练习”（训练数据）不到位的缘故。

把它当成一个接受了大量通识教育，但还需要你手把手指导的实习生吧，你知道它学过什么，也知道它不懂什么，用你的专业和需求，去完成最后那一段关键的“岗前培训”，这样，它才能真正为你所用,而不是你被它牵着鼻子走。

技术终将褪去光环，变成常识，而我们要做的，就是早点跨过那个“觉得它很神”的阶段，早点进入“知道它怎么回事，然后拿来就用”的平常心状态,共勉。

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