如何从零开始训练一个大模型，文案解析。

✅ 大模型微调常见流程图（逻辑顺序）

预训练（Pretraining）
                   ↓
     指令微调 SFT（Supervised Fine-tuning）
                   ↓
   偏好数据准备（人类偏好标注或对比）
                   ↓
 ┌─────────────┬─────────────┐
 ↓                           ↓
奖励模型 RM              直接偏好优化（DPO / SimPO）
   ↓                               ↓
PPO 强化训练             或完成优化训练（完成）

简要说明流程逻辑：

阶段	必选性	说明
预训练	✅ 必要（已完成）	模型基础语言能力来自这里
SFT（指令微调）	✅ 强烈建议	让模型能听懂指令，做任务
RM（奖励模型）	❌ 可选	给 PPO 提供 reward，用于偏好强化
PPO	❌ 可选	强化训练，调优输出风格，但训练难度高
DPO / SimPO / ORPO	✅ 建议（替代 PPO）	不依赖 reward，更稳定、更轻量

✅ 总结一句话：

SFT 是微调的“第一步”，DPO / SimPO 是第二步的“进阶优化”，可以只做 SFT 也能上线，但想要更强的模型偏好控制、效果提升，就得进一步用 DPO 或 PPO。