多阶段训练策略（Multi‑Stage Training）概述
多阶段训练策略是将模型的学习过程划分为若干有序阶段，每个阶段使用不同的数据、目标或优化手段，使模型能够逐步掌握从基础特征到高级能力的完整技能链。该策略在自然语言处理、计算机视觉、机器人控制等多个领域被广泛采用，能够提升模型的鲁棒性、泛化能力以及最终性能。
1. 常见的阶段划分
| 阶段 | 主要目标 | 常用手段 |
|---|---|---|
| 预训练（Pre‑training） | 学习通用特征或语言表示 | 大规模无标签或弱标签数据，常用自监督或语言模型预训练 |
| 监督微调（Supervised Fine‑tuning） | 适配特定任务或领域 | 使用高质量标注数据进行微调，可能加入难例或长上下文等技巧 |
| 强化学习或奖励模型训练（RL / Reward Model） | 优化生成质量或决策策略 | 通过人类偏好数据训练奖励模型，再用 PPO 等算法进行策略优化 |
| 蒸馏或模型压缩（Distillation） | 将大模型知识迁移到小模型 | 采用教师‑学生框架，在保持性能的同时降低计算成本 |
| 任务特化或课程学习（Curriculum Learning） | 进一步提升特定子任务表现 | 按难度递进训练，例如机器人跌倒恢复的基础‑进阶‑高级阶段 |
不同项目会根据需求组合或增减上述阶段。例如，DeepSeek‑R1 采用 冷启动‑SFT → 推理导向 RL → 拒绝采样‑SFT → 再次 RL 的四阶段循环，以持续提升模型在各类场景下的表现。
2. 多阶段训练的核心优势
- 分层学习，降低难度
先让模型掌握通用特征，再在更具挑战性的任务上微调，避免一次性学习导致的梯度冲突或收敛困难。 - 数据利用效率高
不同阶段使用不同数据分布（如大规模通用语料 → 高质量标注 → 人类偏好），能够最大化每类数据的价值。 - 提升鲁棒性与泛化
通过在硬样本或长上下文阶段进行训练，模型对噪声、稀有情况的适应能力显著增强。 - 支持模型压缩与部署
蒸馏阶段可以把大模型的知识迁移到轻量模型，满足边缘设备或实时推理的需求。 - 灵活迭代
多阶段流程往往是循环的（如 RL → 拒绝采样 → 再次 RL），可以在新数据或新任务出现时快速迭代更新。
3. 典型应用案例
| 领域 | 项目/模型 | 阶段设计 |
|---|---|---|
| 大语言模型 | DeepSeek‑R1、Qwen3、SmolLM3 | 预训练 → 多轮 SFT → 推理导向 RL → 长上下文扩展等多阶段训练 |
| 生成式视觉模型 | ImprovedGAN、UniAlignment | 生成器预训练 → 对抗训练 → 引入辅助损失提升多样性 |
| 机器人控制 | HiFAR（人形机器人跌倒恢复） | 基础恢复 → 进阶恢复 → 高级动态恢复的三阶段课程学习 |
| 多模态统一模型 | InteractiveOmni、UniAlignment | 全模态预训练 → 多任务联合预训练 → 高质量数据监督微调 |
| 目标检测/图像增强 | EnYOLO | 大规模预训练 → 目标数据微调 → 蒸馏到轻量模型 |
4. 实施要点
- 明确每阶段目标：在设计阶段时要清晰定义该阶段要解决的具体问题或提升的指标。
- 选择合适的数据分布：确保每阶段的数据能够对应目标，例如硬负样本、长文本或高质量标注。
- 监控阶段间的性能衔接：使用验证集或在线指标检查前后阶段的提升是否符合预期，防止出现“退步”。
- 保持可重复性：记录每阶段的超参数、数据版本和随机种子，便于后续迭代或复现。
- 循环迭代：在完成一次完整的多阶段训练后，可根据新数据或新任务重新进入前置阶段，实现持续改进。
5. 小结
多阶段训练策略通过把复杂的学习任务拆解为若干有序、目标明确的子任务，使模型能够在不同层次上逐步提升能力。它兼具 数据利用效率、模型鲁棒性、可压缩性 与 迭代灵活性，已成为当前 AI 系统（尤其是大模型和机器人系统）研发的主流方法之一。通过合理设计阶段、选取合适的数据与优化手段，能够显著提升模型在实际应用中的表现与可靠性。
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