我们一直惊叹于AI能写文章、能做画、会编程，现在还能生成视频。从宏观上来看，一个完整的通用AI系统如下图所示，在最关键的模型网关处，调用我们已经训练好的模型，进行用户数据交互，反馈最终的结果。所以，结果的好坏，就取决于我们模型的能力水平，因此，2024年我们看到了市场上千模大战的场面，模型的泛化能力正在以天为单位高歌猛进。

什么是AI模型训练？到底在训练什么？今天一次讲清楚！(图1)

通用AI大模型应用平台整体架构

（上图可编辑文档请关注索取）

如何让你的模型，在各项能力上超越对手，不管是在应用的感官上，还是行业的各类指标上都胜人半子，模型的训练被提到了前所未有的高度。深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多的多，DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

什么是AI模型训练？到底在训练什么？今天一次讲清楚！(图2)

DeepSeek性能测评

（图片来源：深度求索微信公众号）

所有的AI大厂都在卷训练，从质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面来评测训练的成果。那么问题来了：

什么是AI模型训练？

AI模型训练实质上是利用数据驱动的方法，使人工智能系统能够从经验数据中自主学习，并针对特定任务进行高效预测、分类或内容生成。此过程的核心在于通过优化算法调整模型内部参数（例如，在神经网络中的权重和偏置），以最小化模型输出与实际目标值之间的误差或损失函数。这样做的目的是为了提高模型的泛化能力，使其在未见过的数据集上也能保持出色的性能。

AI模型训练在训练什么？

我们来看一个图片识别的训练过程，怎么把一张狗的图片识别并输出“Dog”这个单词的。

什么是AI模型训练？到底在训练什么？今天一次讲清楚！(图3)

这张图展示了一个典型的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）如何处理图像识别任务的过程。

1. 输入层 (Input Layer): 图像被分解成像素，每个像素值作为输入传递给网络。左侧的圆形区域展示了输入图像，这里是一只狗的图像。

2. 第一层 (Layer 1):这一层的主要任务是检测像素值。通过这一层，网络开始学习图像的基本特征，如边缘和纹理。每个节点代表一个神经元，这些神经元通过权重连接到输入层的像素值。

3. 第二层 (L2):在这一层，网络开始识别图像中的边缘。通过多个过滤器（或称为卷积核），网络能够捕捉到图像中不同方向的边缘信息。这些边缘信息对于后续的特征提取至关重要。

4. 第三层 (L3):在这一层，网络进一步组合边缘信息，识别更复杂的特征组合。例如，某些特定的边缘组合可能对应于图像中的特定部分或形状。这一过程逐步抽象出图像的更高层次特征。

5. 第四层 (L4):到了这一层，网络已经能够识别出更高级别的特征，如特定的形状或物体的部分。这些特征通常与图像中的具体对象相关联。网络通过这些特征来构建对图像内容的理解。

6. 第五层 (L5):最后一层进一步组合前一层识别出的特征，最终形成对整个图像的综合理解。这一层的输出用于进行最终的分类决策。

7. 输出层 (Output Layer):输出层给出最终的分类结果。在这个例子中，网络识别出输入图像为“狗”。输出层通常使用softmax函数将神经元的输出转化为概率分布，从而确定最有可能的类别。

整体过程的关键点包括：

特征提取: 从低级特征（如边缘）到高级特征（如特定形状或物体部分）的逐步提取。

层级结构: 每一层都负责不同的特征提取任务，从像素值到最终的分类决策。这些神经元通过连接权重相互作用形成复杂的非线性映射关系，从而能够捕捉输入数据中的深层次特征。每一层神经元执行特定的变换操作，并将结果传递给下一层，直到最终产生对任务有用的输出。

权重调整: 通过训练，网络不断调整各层之间的权重，以优化特征提取和分类性能。

这种分层结构使得CNN能够有效地处理图像数据，基于特征和权重，最终实现较高可信度的识别结果。经过不断地验证（训练的一个环节），添加更多层会比在每层中添加更多神经元获得更多的性能提升，所以如果把上面的5层结构增加到100层，将更大程度提高识别的可信度，当然，资源的消耗（算力）也将几何倍的增长。

假设上面这个模型我们拿来测试人脸的识别，看看识别的准确性上怎么样，我们大概率会得到下面的结果

什么是AI模型训练？到底在训练什么？今天一次讲清楚！(图4)

这依然是一个5层的结构，最后一层给出最终的分类结果。在这个例子中，网络识别出输入图像为“马冬梅”。输出层通常使用softmax函数将神经元的输出转化为概率分布，从而确定最有可能的类别。在测试过程中，我们不需要调整权重，但可以计算预测结果与实际标签之间的损失（如果已知真实标签，比如我们知道图片是马冬梅，看看模型能不能识别正确），通过损失函数用于评估模型的预测准确性，虽然在测试阶段不进行权重更新，但可以通过反向传播计算每个权重对损失的贡献（即梯度），从而来分析模型的性能。

下面简要说明权重和偏置的修改过程，以及它们在训练中的作用。

1、前向传播（Forward Propagation）输入数据通过神经网络进行前向传播，经过每一层的计算后，最终得出预测输出。定义这神经网络模型的前向传播过程，即网络训练的forward部分，张量数据输入神经网络模型，模型输出具体的预测值，类似 y=fun(x)。

2、计算损失（Loss Function）前向传播之后，网络会根据模型的输出 a 和真实标签 y 计算损失（误差），对应上图是输出的识别结果与真实值之间比较，例如是三个字都错了，还是只错了 1 个。

3、反向传播（Backpropagation）需要将误差反向传递到网络的每一层，需要计算每一层网络的误差，这个过程是通过链式法则（Chain Rule）实现的。神经网络通常包含多层，每一层的输出都依赖于前一层的输出，因此在反向传播时，我们需要逐层计算每一层的误差。

4、更新权重和偏置（Gradient Descent）根据优化器（Optimizer）的学习策略，小幅通过反向计算图更新网络模型中的各个权重参数的梯度，即反向传播的过程（backward propagation 或 backwardpass）。先看其梯度的 grad 正负，再根据正负方向对原参数值加减一定比例的梯度值。假设更新公式为 $w = w - n*grad$, 如果梯度值为正，网络模型的权重参数就会减小；如果梯度值为负，网络模型的权重参数值就会增大。

5、训练迭代（Epochs）训练过程中，神经网络会多次进行前向传播、计算损失、反向传播误差并更新权重和偏置。每一次完整的前向传播和反向传播过程叫做一个“epoch”。通常，训练过程会经历多个 epoch，直到模型收敛到较低的损失值，或者达到预设的最大迭代次数，这也是为什么训练过程比较长。

什么是AI模型训练？到底在训练什么？今天一次讲清楚！(图5)

训练原理涉及到使用大量的标注数据样本（狗的图片）作为输入，通过前向传播计算当前模型配置下的输出误差，再利用反向传播算法根据误差梯度调整各层之间的连接权重。这个迭代过程持续进行，直到找到一组最优或接近最优的参数设置，使得模型在验证集上的表现达到我们满意的水平。为了避免过拟合等常见问题，还会采用正则化、dropout等多种技术手段来增强模型的稳定性和泛化能力。总之，整个训练过程是一个精密设计的参数搜索过程，最终实现模型在指定任务上的最佳性能。

如何保证模型训练的质量？

互联网大厂天然具备海量数据的优势，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。保守估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出将会变得越来越困难。

要确保AI模型在行业的领先地位，高质量的数据是必不可少的，九尺高台始于垒土，高质量的数据是成功训练模型的基础。产品要确保训练的数据集具有代表性、准确性和完整性。在程序进行数据处理时需要提前进行清洗，包括去除噪声、处理缺失值、异常值等。同步在训练过程中，加强对数据进行标准化或归一化处理，使得不同特征之间具有可比性，这有助于加速模型收敛并提高性能。此外，还需要进行数据增强（如旋转、缩放、裁剪等）以增加数据多样性，特别是在图像处理任务中，将会给你带来意想不到的收获。

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