预训练之后为何还要后训练：三种技术解析

2026年10月21日，X 平台账号“Dongxi 东锡 NLP”发布文章《预训练之后为何还要后训练：三种技术解析》，以 InstructGPT 与 GPT-3 的对比切入，解释预训练只教模型猜下一个词，后训练则用规模小得多的精心数据把基座模型调成有用助手。文章称后训练包含三种技术：指令微调（跟示范学）、偏好对齐（RLHF/PPO 与 DPO，靠比较学，并用 KL 惩罚约束）和 RLVR（用可验证检查器判对错）。文中还提到，仅混入 500 条安全示例即可明显减少有害回答。该说法出自上述文章，为其单方表述。目前事件进展仅限于这篇解析文章本身，尚无其他主报道或跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。