模型训练（Training）

用一个例子理解

以语言模型为例，给它「上课前，请先打开课本」，让它根据前面的内容预测后面的词元。刚开始预测不准，训练程序会计算误差并调整参数。它学习的是大量样本里的规律，而不只是保存这句话。

再深入一层

每轮训练通常使用一批数据。模型先做前向计算，损失函数给出可优化的数字，反向传播求出梯度，优化器更新参数，再用下一批数据重复。这里「训练」有明确的参数变化；你在聊天框补充一份材料，通常只是改变本次输入。

它不能说明什么

训练目标、数据质量和评估方法一起决定结果。把损失降得很低，也不等于所有事实、推理和审美都可靠。普通使用者无需先训练模型，才能把任务说清楚。

接下来可以了解

• 预训练（Pretraining）
• 后训练（Post-training）
• 损失函数（Loss Function）
• 优化器（Optimizer）

资料依据

• PyTorch · Optimizing Model Parameters：批次、学习率、损失、梯度、SGD 更新与测试集评估。
• Hugging Face · How do Transformers work?：预训练与微调、不同结构与训练目标。

资料核验于 2026-09-09；原论文用于说明机制，文中例子为教学示例。