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Sebastian Raschka / Ahead of AI (Substack) · Sebastian Raschka

New LLM Pre-training and Post-training Paradigms

New LLM Pre-training and Post-training Paradigms是Sebastian Raschka / Ahead of AI (Substack)的免费文章(en)。前置条件:需要了解 Transformer 结构、预训练/微调的基本概念,以及 SFT、DPO 等术语的粗略含义。

读懂现代开源/开放权重大模型在预训练与后训练阶段采用的具体技术路线,并能在不同模型间做对比。

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难度
见前置条件
类型
博客 · 文章
语言
en
规模
1 个课节
内容费用
免费
动手
打开即可学习

使用限制

浏览器直接阅读即可,无需账号;网页有 Subscribe / Sign in 入口,但节选中未见限制正文阅读。

练习与作业
开课提示词尚未实际运行验证
内容提示
原站推广:网页正文中作者说明这是业余时间完成的文章,并请读者购买其著作《Build a Large Language Model (from Scratch)》《Machine Learning Q and AI》《Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn》及在亚马…
  1. 选择学习环境

    浏览器或在线环境

    按文章顺序阅读,先读开头的训练管线概述与 Qwen 2 小节,边读边对照文中给出的技术报告链接。

    无需安装环境,浏览器可直接阅读;原站未说明必须自备账号或订阅。

  2. 准备工具和账号

    标“选用”的可以跳过。

    • 浏览器阅读文章与原论文链接
    • arXiv 技术报告(如 Qwen 2)选用对照原文细节,补充文章未展开的内容

    运行费用:实践无额外费用,文章为阅读型综述,未要求使用付费云服务或 API。

  3. 让 AI Agent 一次搭好课程

    复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。

    开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证
    请帮我把「New LLM Pre-training and Post-training Paradigms」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。
    开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。
    
    课程入口:https://magazine.sebastianraschka.com/p/new-llm-pre-training-and-post-training
    我的系统:Windows。如果实际不符,先调整方案。
    本次路线:浏览器或在线环境。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
    练习:文中没有编程练习;建议为每个模型整理一页训练管线对比笔记,作为唯一练习产出。
    课节(官方顺序):
    1. New LLM Pre-training and Post-training Paradigms(文章主页):https://magazine.sebastianraschka.com/p/new-llm-pre-training-and-post-training
    
    1. 环境
    - 浏览器即可,无需安装环境
    - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。
    2. 材料
    - 官方课程页面:只记录链接 https://magazine.sebastianraschka.com/p/new-llm-pre-training-and-post-training
    3. 目录(最外层放在我确认的位置)
    new-llm-pre-training-and-post-training-p/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.md     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        └── 01-01-new-llm-pre-training-and/
    - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。
    - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。
    4. 自检
    - 创建 check-env.md,逐项检查并记录“通过/未通过”:
    - 按浏览器或在线 notebook 清单检查,不为自检安装本机终端。
      - 打开 https://magazine.sebastianraschka.com/p/new-llm-pre-training-and-post-training,确认能看到“1. Alibaba's Qwen 2”小节正文  → 正文可见,包含预训练与后训练两小节
    - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。
    - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
    - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。
    5. 学习计划
    - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。
    - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
    6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。
    
    边界:
    - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
    - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。
    - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
    如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。
    搭好后的课程目录
    new-llm-pre-training-and-post-training-p/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.md     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        └── 01-01-new-llm-pre-training-and/
准备好了,开始学习

常见问题

免费吗?

免费:节选中可直接读到正文主体内容(Qwen 2 等模型的预训练与后训练分析),未见付费墙或登录拦截。实践无额外费用:文章为阅读型综述,未要求使用付费云服务或 API。

需要什么基础?

需要了解 Transformer 结构、预训练/微调的基本概念,以及 SFT、DPO 等术语的粗略含义。软件、账号与硬件:无需安装环境,浏览器可直接阅读;原站未说明必须自备账号或订阅。

有中文吗?

本站记录的语言是en;是否有中文字幕或译本本站未核实,请以原站为准。

怎么开始?

从原始资源入口开始:https://magazine.sebastianraschka.com/p/new-llm-pre-training-and-post-training。打开原文即可,无需安装软件。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备:开课提示词尚未实际运行验证。

来源与使用须知

收录时间
本站首次收录 2026-10-26原站首次发布 2024-08-17
指南参考

版权与转载

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