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自监督学习是预训练阶段的核心范式，模型通过下一个词预测任务从数据本身构造训练信号
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7/16/2026
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Verified预训练模型是指在大规模数据集上预先训练好的模型，用户可以直接微调或调用来完成特定任务87% similarUnverified预训练阶段模型通过自监督学习方式（通常是下一个 token 预测任务）在海量文本语料（通常达数万亿 token 规模）上进行训练79% similarUnverifiedPre-train & Fine-tune是当前大模型的核心训练范式，预训练完成通用知识学习后，微调阶段只需少量数据和计算资源即可适配不同任务78% similarUnverified强化学习训练是模型从通用语言能力迈向精准任务执行的关键阶段，在大规模预训练之后通过强化学习进一步优化推理、规划和指令遵循能力78% similarUnverified自监督学习通过从数据自身构造监督信号，已成为 BERT、GPT、MAE 等大规模预训练模型的核心训练策略78% similar
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