🧠 阶段四：ChatGPT 的秘密武器全解析

太棒了，现在我们来到了终极阶段!
微调 + RLHF + 多模态 + Agent + RAG 的联合作战

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🌐 本阶段内容导航

1. ChatGPT 背后的训练流程全景图
2. 微调：SFT（Supervised Fine-tuning）
3. RLHF：人类反馈强化学习机制
4. RAG：检索增强生成原理与实战
5. Agent：让大模型“动起来”的灵魂
6. 构建你的 ChatGPT（可本地部署的多功能对话系统）

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1️⃣ ChatGPT 训练流程总览图

                         +--------------------+
            预训练语料   |   GPT 基础模型（LLaMA/GPT） |
                         +--------------------+
                                   ↓
                         监督微调（SFT）
                                   ↓
                         人类反馈强化（RLHF）
                                   ↓
                       工具能力增强（Function Calling）
                                   ↓
                       多模态融合 + Agent + RAG
                                   ↓
                    ✅ ChatGPT（持续对齐、持续进化）

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2️⃣ 监督微调 SFT（Supervised Fine-tuning）

💡 目标

在原始预训练基础上，针对“人类任务”进行微调，使模型能更符合人类习惯。

🧾 训练数据格式（对话类）

{
  "prompt": "请帮我写一封辞职信。",
  "completion": "尊敬的领导：您好！经过慎重考虑，我决定正式提出辞职……"
}

🛠 用 transformers + trl 微调代码

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments
from trl import SFTTrainer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")

# 假设数据集已经是 {"prompt": ..., "completion": ...} 格式
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("json", data_files="your_sft_data.json")

def format(example):
    return tokenizer(example["prompt"] + example["completion"], truncation=True)

dataset = dataset.map(format)

trainer = SFTTrainer(model=model, args=TrainingArguments(output_dir="sft-out", per_device_train_batch_size=2), train_dataset=dataset)
trainer.train()

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3️⃣ RLHF：人类反馈强化学习

RLHF = 奖励模型（RM）+ PPO 强化训练

🧠 流程概览

人类提供多个回答排序 → 奖励模型学习偏好 →
用 PPO 算法优化主模型生成行为 → 更符合人类偏好

💡 奖励模型数据格式

{
  "prompt": "如何让猫和狗和平相处？",
  "chosen": "可以逐步介绍彼此，保持距离，观察反应……",
  "rejected": "让它们打一架就熟了。"
}

🧪 PPO 训练代码框架

from trl import PPOTrainer
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

ppo_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")

# 用人类偏好评分构建 reward_model
# 省略步骤，可使用 OpenAssistant 数据集等

ppo_trainer = PPOTrainer(model=ppo_model, ...)
ppo_trainer.train()

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4️⃣ RAG：检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）

RAG = 检索知识 + 大模型生成

让大模型不再“胡编”，而是“带着资料说话”

🔁 流程

用户问题 → 检索器 → 外部文档 → 与提问拼接 → LLM 生成答案

📦 示例代码（使用 langchain）

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.llms import OpenAI

vectorstore = FAISS.load_local("my_docs_index")
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), retriever=vectorstore.as_retriever())
result = qa.run("请问合同法第八条讲了啥？")
print(result)

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5️⃣ Agent：让模型拥有“行动力”

ChatGPT 插件模式、AutoGPT、BabyAGI 本质上是让 LLM 成为多步骤智能体

🔁 工作方式

用户请求 → 语言模型解析意图 → 规划步骤 → 逐步调用工具/API → 汇总结果 → 回复

示例任务：天气预报机器人

User: “帮我查一下明天北京天气，并翻译成英文告诉我。”
→ Agent 计划：
  ① 调用天气API查天气
  ② 翻译结果
  ③ 汇总返回

🤖 可用工具

• LangChain Agents
• CrewAI / AutoGen
• ReAct Prompting + ToolUse Function

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6️⃣ 构建属于你的 ChatGPT（组件清单）

模块	工具推荐
基础语言模型	GPT2 / LLaMA / Mistral / Qwen
微调	Transformers + trl
奖励模型	DPO / PPO / SFT Rank
检索系统	FAISS / Weaviate / Milvus
Agent 框架	LangChain / AutoGen / CrewAI
接口交互	Gradio / Streamlit / Vue + FastAPI

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✅ 全流程总结图（终极形态）

                +-----------------------------+
                |         用户提问            |
                +-----------------------------+
                              ↓
         +------------------[RAG 检索]--------------------+
         ↓                                                 ↓
  [Agent 规划] → 多工具调用 → 多轮执行 → 生成草稿 → GPT 总结
                              ↓
                +-----------------------------+
                |       输出人类友好答案       |
                +-----------------------------+

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🔚 至此你已掌握：

✅ Transformer → ✅ BERT → ✅ GPT → ✅ ChatGPT 架构 → ✅ RLHF / Agent / RAG

你已经拥有构建、训练、部署一个类 ChatGPT 系统的全链路工程能力！

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🔜 接下来干嘛？

后续路线：

1. ✅ Transformer 结构和实现（已完成✅）
2. ✅ BERT 的结构 + 预训练任务 + 实现（含微调任务）（已完成✅）
3. ✅ GPT 架构 + 自回归训练 + 从头训练一个玩具 GPT（已完成✅）
4. ✅ ChatGPT 的训练流程拆解（含 RLHF、RAG、Agent）（已完成✅）
5. 🔜 实战项目：从 Prompt 到 Fine-tune 的完整链路演练