大语言模型LLM原理与应用｜GPT训练流程+RLHF+AI训练师考点

摘要：大语言模型LLM原理与应用：GPT训练流程、RLHF人类反馈强化学习、Prompt工程详解。本文详解LLM的核心概念（参数规模、预训练、微调）、GPT的训练三阶段（预训练、SFT、RLHF）、Prompt Engineering基本技巧，以及AI训练师在LLM生态中的核心角色，覆盖考试约10-15题。大语言模型（LLM）原理与应用：从 GPT 到 ChatGPT，一篇彻底搞懂专栏：人工智能训练师三级备考全攻略所属模块：卷三·知识体系 — 人工智能基础考试关联度：⭐⭐⭐⭐⭐（超级高频，选择题+判断题，约 10～15 题）前言：为什么大模型是考试重中之重？2022年底 ChatGPT 爆火之后，大语言模型（Large Language Model，LLM）已经成为 AI 行业最大的变革力量。作为人工智能训练师，你的日常工作——数据标注、Prompt 优化、模型评测、RLHF 数据构建——几乎全部围绕大模型展开。考试中，LLM 相关题目占比极高，而且涉及面广：从 Transformer 原理到训练流程，从 Prompt 技巧到伦理安全。这篇文章帮你系统梳理。一、什么是大语言模型？