训练大语言模型的核心方法是分阶段渐进式学习，包括预训练打基础、微调对齐需求和强化学习优化输出三大关键步骤。这一过程让模型从“知识库”升级为“智能助手”，最终具备理解、推理和适应人类偏好的能力。

1. 预训练：构建语言理解的基石
   模型通过海量无标注文本（如书籍、网页、对话记录）学习语言通用规律，采用自监督学习（如预测下一个词或掩码词）掌握词汇、语法和上下文关联。这一阶段如同“博览群书”，奠定知识广度，但缺乏任务针对性。

2. 监督微调（SFT）：教会模型“说人话”
   在预训练模型基础上，用标注数据（指令-答案对）进行精细化训练，使其适应具体任务（如翻译、问答）。例如，通过示例教会模型如何响应“翻译这句话”或“总结文章”，确保输出符合人类规范。

3. 强化学习（RLHF）：对齐人类偏好
   引入人类反馈或偏好数据，通过奖励机制优化模型输出质量。例如，让模型生成多个答案，由人类评分，再调整模型倾向更友好、准确或安全的回答。这一阶段决定模型输出的“上限”，使其更贴近实际应用场景。

通过三阶段训练，大语言模型从原始数据中提炼知识，再逐步细化到实用技能，最终成为既能“读懂世界”又能“服务需求”的智能工具。这一过程不仅需要海量数据，还需持续迭代优化，才能平衡能力与安全性。