基座只会续写,听话是后来加上的
建议用时:25 分钟(含练习)
学习目标
能够用下一词分布解释基座为什么把指令当成待补全的文本,并指出指令跟随是哪一步加上去的。
本节产出
一张「同一句输入的两种读法」对照卡
核心知识:预训练那一轮里,没有"这是一次请求"这回事
先把一句话钉住。预训练只做一件事:给定前面这串字符,给下一个词打分。上文进去,模型输出一个分布;从分布里挑一个词;挑出的这个词拼回上文末尾;再进下一轮。这个环一直跑到停止标记或者长度上限才停。
要紧的地方在于:这个环里没有一步在做"这是什么类型"的判断。它不区分眼前这串字符是一次提问、一条指令、一段闲聊,还是要接着写完的网页代码。语料里这四类东西混在同一个流里,损失函数对它们用的是同一个公式。所以"基座只会续写"不是贬低的话,它是对目标函数的直白描述:模型被训练成把上文继续下去,而"怎么继续"由语料统计决定,不由谁的要求决定。
它是什么:同一个环,两种读法
同一段输入,可能落在好几种后续分布上。"我能帮你做点什么?我这边有三个"这个开头,如果训练时它后面常跟着服务目录,模型就续出目录;如果常跟着客服话术,模型就续出话术。这里没有任何一处把输入识别成"请求"再去满足它。请求语义是人在读输出时自己补上去的,不是模型算出来的。
读法一:待补全的文本
- 模型看到的:一串需要接着写下去的字符
- 决定输出的:这类上文后面通常出现什么字符
- 失败长相:句子很顺,但把请求本身当成正文抄了一遍,或者自问自答
- 使不上劲的修法:把话说得更清楚,只是把上文挪到另一种分布上,权重一点没动
读法二:要执行的请求
- 模型看到的:同样一串字符,但它被训练过"这类字符后面该给一个答复"
- 决定输出的:示范数据里人类写好的那些答复长什么样
- 失败长相:格式像答复,内容不对;或者绕开、拒绝
- 使得上劲的修法:这一层是可训练的,示范数据与偏好数据就加在这里
为什么要先分清:指令跟随是哪一步加上去的,原文可查
InstructGPT(2022 年 3 月提交,标题 Training language models to follow instructions with human feedback)的摘要第一句就把这件事写成一条可核对的观察:Making language models bigger does not inherently make them better at following a user's intent。直译过来就是模型变大本身并不会让它更擅长跟随用户的意图。摘要接着给出补这一层的两步:先收集标注员写好的期望行为示范数据,用它做监督学习式的微调;再收集对模型输出的排序数据,用它在监督微调之后的模型上继续做强化学习。哪份数据喂给哪一步,摘要里写得分明。也就是说,"听话"是后面加上去的一层;没加之前,模型手里只有续写。
LIMA(2023 年 5 月提交)从反方向给了一次独立支持。它的摘要把大模型训练描述成两个阶段:第一阶段从原始文本做无监督预训练,学通用表示;第二阶段做大规模的指令微调与强化学习,用来更好地对齐到任务与用户偏好。它的实验做法是把第二阶段减到极小,第一阶段一步没动。这个对照很关键——它说明那个猜下一词的环根本不是失效的原因,失效原因是这个环从没见过"这种输入要有那种回应"这类约束,而这个约束只能从后面的数据里来。
什么时候不适用:提示词不是训练
日常最常见的补救是在输入里加一句"你是一个助手,请把下面当成任务执行"。这招有时确实管用,但要知道它管用的地方在哪:它把上文挪到了语料里"指令后面跟答复"那一片分布上,权重一点没变。所以它有三个边界。
- 需要严格输出协议时不稳。要求只返回一层结构的文本时,基座可能把前半写对、后半续成另一种写法,因为它的目标只是"接着像",不是"符合协议"。
- 改不动反复出现的失效。同一条提示今天管用、明天在别的题上又滑回目录腔,说明挪分布的杠杆很短。
- 不能带走。这份"听话"没有落到参数里,换一个模型名、换一个版本,一切从头再来。
要让它落到参数里,走的是后训练那条路,也就是这一章后面两节要讲的东西。
最容易混的一处
"它能接住对话"不等于"它理解这是一次请求"。对话感是海量对话语料的副产品,请求执行是训练目标之外的东西。判据可以只看一处:输出有没有把请求本身当成已经写好的内容重复一遍。基座的典型失效是接到"帮我排个班"之后写出"以下是居民常见的排班问题"——它把请求那几行字读成了正文的一部分,而不是读成一个要完成的动作的描述。
这张图承担的论证任务是把上面这套说法钉在一个可指认的形状上:环里只有"上文、打分、采样、拼回"这四件事,没有任何一条从"这是一次请求"进来的箭头。图里刻意不画"意图判断"这一格,因为预训练目标里确实没有这一格;而后面两节课要加的东西,正是加在这张图之外的另一层上。
案例:星湾社区服务中心的第一版答复,顺得挑不出错
下面这段是教学用的虚构案例。机构和人名都不真实存在,接口和模型名也是编的,日志文字同样是编的。
2026 年 9 月下旬,星湾社区服务中心的志愿者李陌接到一件事:给中心的居民咨询做一次自动回复试点。他要处理的输入是张老师口述整理成文字的一句话。试点直连一个未经后训练的开源基座,接口写作 https://api.example.invalid/v1,模型名写作 example-chat-mini,提示里只放了一句话的输入,没有示范。
输入原文:
帮我把下周三的居民答疑排个班,只留上午。
输出原文(虚构样例):
居民答疑是社区服务的重要一环,通常安排在工作日的上午进行。
以下是居民答疑中常见的问题:
1. 医保报销需要提交哪些材料
2. 老年优待证怎么办
3. 邻里纠纷找谁调解
4. 社区活动如何报名
建议您提前准备好身份证与相关材料,错峰前往。
如果您还有其他疑问,欢迎随时向社区服务中心咨询。
先把它的优点说清楚:句子通顺,格式整齐,四点罗列看着很专业,结尾那句客套话也完全合适用在人身上。这一段没有任何"续写错误"。
再看它没做的事:它没有给出任何一份班次。"谁、几点、在哪个窗口"这三格里,它只填了"上午"这一格,而且这一格是从输入里抄来的。它把"下周三的居民答疑"当成了待展开的小标题,而不是当成一个要完成动作的描述。最后一句客套话也不是给张老师的答复,而是这类文章的固定收尾。
2026 年 10 月,李陌换了一版:仍然是同一个基座,但先用几十条"居民咨询输入加人工写好的答复"做示范微调(具体条数本案例不提供依据,这个数字是课堂编的),提示词一个字没改。同一句输入这回给出:
下周三(10 月 21 日)答疑只留上午:
9:00 到 11:30,服务中心二楼 3 号窗口,我和小周值班。
医保材料那类问题建议排在 9:30 之后,人少。
需要我把这份排班发给张老师确认吗?
拿两版对照,可以只盯三格判据:输出里有没有重述请求(第一版重述了,第二版没有);有没有给出一个可执行的下一步(第一版是"建议您提前准备",这是给人看的常识;第二版给出了窗口、时段和值班人);有没有把上下文里没给的信息当成待确认项(第二版末尾那句"需要我发给张老师确认吗"把缺的信息标出来了)。三格都过,才更像执行;只过前两格且靠格式堆出来的,仍然是高级续写。
要提醒一句边界:这个案例只能说明"同一句输入有两种读法、两种读法长得不一样",不能说明"加几十条示范就够",更不能说明"这就是后训练能做的全部"。第二版里那些具体的时间点同样是编的——模型完全可能编出一个不存在的窗口号。这属于另一回事,是事实从哪来的问题,下一节正好处理它。
动手练习
- 一句指令,两种读法。输入:把"下周三的居民答疑只留上午,你看着排。"当作要交给模型的原文。任务:分别按"被要求续写"和"被要求执行"两种读法,各写出三个可能的下一句;然后指出你的读法切换发生在哪一个词或哪一个标点上。预期输出:六条下一句,分成两组,每组三条,外加一句指明切换点的判断。验收条件:续写组里至少有一条不是答复句(比如把请求当标题往下展开),执行组里至少有一条给出可核对的具体动作;不许两条之间只差一两个词。
- 判四段输出。输入:从你自己的第一题答案里选四段,或自己另写四段虚构输出,每段不超过三行。任务:每段判一次"续写"还是"执行",并写清判据落在哪一格(有没有重述请求、有没有可执行下一步、有没有标出待确认项)。预期输出:四条判定,每条附一个可见特征,不附形容词。验收条件:至少一条要写明"这一格证据不足,仅凭这段文字判不了",并且不许用"更聪明""更像人""理解得更深"当理由。
- 交一张对照卡。任务:做一张"同一句输入的两种读法"对照卡,三行:输出去向(给人读的文章,还是给这件事的下一步)、失败时长什么样、分别该用什么修法。验收条件:修法一栏不许只写"换更大的模型"或"提示词写清楚点",必须写明改的是输入分布还是权重。
参考答案与推演
完成检查
- 能在不提"对齐"这个词的前提下,讲清基座为什么不听话:说出目标函数只管下一词、语料把四类文本混在一个流里、请求语义是读者补的这三件事。
- 能指出自己对照卡里"执行"那一列的证据来自哪篇论文的哪一句(InstructGPT 摘要里那句关于模型变大的观察,或者它摘要里那两步数据安排),而不是来自"大家都这么说"。
- 能说出提示词那一招的三个边界,并至少给出一个只有提示词解决不了的具体场景。
参考与来源
- Training language models to follow instructions with human feedback:本节"模型变大本身不会让它更擅长跟随用户意图"这句观察,以及"指令跟随分两步加上——先用标注员写的示范做监督学习微调,再用输出排序做强化学习"这两格,核到 2026-10-23 的 arXiv 摘要页原句(提交日期 2022-03-04)。只核到摘要,正文与图表未取,因此本节不引该文任何实验数字、参数量对比或人类评估结果。
- LIMA: Less Is More for Alignment:本节"大模型训练分两阶段,第一阶段无监督预训练学表示、第二阶段指令微调与强化学习用于对齐任务与用户偏好"这一框架描述,核到 2026-10-23 的 arXiv 摘要页原句(提交日期 2023-05-18)。只核到摘要,正文与图表未取;该文摘要里的各项对比结果数字一律不引,第二节的判断另见后续课时。
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基座只会续写,听话是后来加上的
3 道题 · 及格分 60 分