《ChatGPT原理与实战》全书总复习

《ChatGPT原理与实战》全书总复习按机械工业出版社首版正式目录重建，以模型、训练和证据交互实验形成可复核闭环。

为什么先冻结数据、模型与训练证据

、、、、、共同构成本页坐标。把181个目录层级压缩为数据、表示、预训练、提示、奖励、策略、生成、评测和私有化九本账，通过正常、边界与单故障样本完成端到端复核。

本书出版于2023年，模型版本、工具名称和框架接口会变化，但Transformer掩码、语言建模、强化学习、偏好数据、训练血缘与评测隔离仍可复核。阅读时分开原书首版知识脉络、公开事实和后来技术变化；对于未公开的模型细节明确标记未知，不用推测补齐。

每次实验保存数据快照与切分、分词器、基座权重标识、代码提交、依赖锁、随机种子、训练配置、检查点、阶段指标、推理参数和逐样本评测。只有最终回答而没有中间产物，无法区分数据、模型、奖励或解码的首个错误。

数学与算法骨架

p(x)=∏t=1Tp(xt∣x1:t−1)p(x)=\prod_{t=1}^{T}p(x_t\mid x_{1:t-1}) LSFT=−∑tlog⁡pθ(yt∣x,y1:t−1)L_{SFT}=-\sum_t \log p_{\theta}(y_t\mid x,y_{1:t-1}) rt(θ)=πθ(at∣st)πold(at∣st)r_t(\theta)=\frac{\pi_{\theta}(a_t\mid s_t)}{\pi_{old}(a_t\mid s_t)} Lclip=E[min⁡(rtAt,clip⁡(rt,1−ϵ,1+ϵ)At)]L_{clip}=\mathbb{E}[\min(r_tA_t,\operatorname{clip}(r_t,1-\epsilon,1+\epsilon)A_t)]

第一式固定自回归分解，第二式固定监督微调目标，后两式固定PPO新旧策略比率与裁剪边界。具体章节不一定执行全部阶段，但必须说明它处于哪一段、使用什么输入、产生什么可检查产物。

三段可运行骨架

def freeze_case(data_hash, tokenizer, model, seed, config):
    return {"data": data_hash, "tokenizer": tokenizer, "model": model,
            "seed": seed, "config": config}
def first_divergence(expected, actual):
    for stage in expected:
        if expected[stage] != actual.get(stage):
            return stage, expected[stage], actual.get(stage)
    return None
def release_gate(metrics, thresholds):
    failures = {name: value for name, value in metrics.items()
                if value < thresholds[name]}
    return {"pass": not failures, "failures": failures}

代码不依赖在线模型，先表达冻结、归因和门禁三个核心合同。接入真实训练框架时只替换数据加载与模型适配层；保存对象和比较顺序保持稳定，才能验证框架升级没有悄悄改变训练语义。

固定样例与手算

取四词元序列，目标词元条件概率依次为0.8、0.5、0.25、0.5，负对数似然为各项负对数之和，平均损失约为0.92。若只报告最后一个概率，就会掩盖早期词元的错误；评测应同时保存逐位置概率、mask和有效词元数。

再取一个PPO样本：旧策略概率0.40，新策略概率0.52，优势为2，裁剪参数0.2。比率为1.30，未裁剪目标为2.60，裁剪后为2.40，因此取较小值2.40。若优势为负，min的方向仍用于抑制过大策略更新，不能把裁剪误解为始终提高目标。

训练对照固定同一数据切分、基座和种子，先运行基线，再每次只改变分词器、提示模板、微调方法或奖励权重。保存训练损失、验证指标、生成样本、KL、延迟和显存；指标变化必须能追到唯一配置差异。

故障轮次分别注入错位标签、损坏mask、奖励方向翻转和测试集泄漏。系统应在数据校验、前向断言、奖励分布或切分审计处报告，而不是等最终文本看起来异常才猜测原因。修复后重放原失败、相邻边界和正常基线。

独立对照与私有化证据

私有化不是“把模型文件放进内网”这一动作，而是数据授权、训练、评测、推理服务、访问控制、日志脱敏和回滚组成的系统。训练数据只保留必要字段并绑定来源与许可；检查点、优化器状态和日志按敏感级别隔离；推理入口限制请求大小、并发与输出用途。

独立复核进程从空目录读取锁文件和清单，重新生成受控样本的词元、batch、损失、奖励与预测，不复用训练进程缓存。确定性步骤要求逐项一致，随机生成按结构、事实、安全和统计区间比较；无法从产物重建的结论标记为未验证。

版本迁移先导出旧版分词器文件、模型配置、state dict键、优化器参数组和样本输出，再在新版建立映射。类名或API变化只修改适配器；默认mask、padding、损失归一化、混合精度或生成默认值变化属于行为差异，必须有旧新对照和可执行回滚。

正式目录逐项讲解

前言

“前言”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“前言”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

第1章 了解ChatGPT

“了解ChatGPT”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“第1章 了解ChatGPT”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

1.1 ChatGPT的由来

“ChatGPT的由来”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“1.1 ChatGPT的由来”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

1.1.1 什么是ChatGPT

“什么是ChatGPT”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“1.1.1 什么是ChatGPT”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

1.1.2 ChatGPT的发展历史

“ChatGPT的发展历史”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“1.1.2 ChatGPT的发展历史”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

1.2 ChatGPT的工作流程

“ChatGPT的工作流程”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“1.2 ChatGPT的工作流程”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

1.3 ChatGPT用例

“ChatGPT用例”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“1.3 ChatGPT用例”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

1.3.1 日常任务

“日常任务”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“1.3.1 日常任务”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

1.3.2 编写代码

“编写代码”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“1.3.2 编写代码”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

1.3.3 文本生成

“文本生成”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“1.3.3 文本生成”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

1.3.4 办公自动化

“办公自动化”用价值、数据、能力、延迟、成本、安全和责任七列评估。演示可用不等于生产可用；涉及外部写操作、隐私或决策时，设置权限、来源、人工复核与回滚，趋势判断同时记录证据日期和不确定性。

针对“1.3.4 办公自动化”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

1.4 本章小结

“本章小结”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“1.4 本章小结”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

第2章 ChatGPT原理解构

“ChatGPT原理解构”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“第2章 ChatGPT原理解构”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.1 背景知识

“背景知识”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“2.1 背景知识”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.1.1 自然语言处理的发展历程

“自然语言处理的发展历程”按输入数据、学习目标、模型产物、推理行为和已知限制拆解，并区分公开证据、实验推断与未知项。比较系统时固定任务和评测口径，不用产品名称或流畅度替代算法与数据证据。

针对“2.1.1 自然语言处理的发展历程”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.1.2 大型语言模型的发展历程

“大型语言模型的发展历程”按输入数据、学习目标、模型产物、推理行为和已知限制拆解，并区分公开证据、实验推断与未知项。比较系统时固定任务和评测口径，不用产品名称或流畅度替代算法与数据证据。

针对“2.1.2 大型语言模型的发展历程”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.2 ChatGPT同类产品

“ChatGPT同类产品”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“2.2 ChatGPT同类产品”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.2.1 BlenderBot 3.0

“BlenderBot 3.0”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“2.2.1 BlenderBot 3.0”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.2.2 LaMDA

“LaMDA”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“2.2.2 LaMDA”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.2.3 Sparrow

“Sparrow”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“2.2.3 Sparrow”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.3 ChatGPT的工作原理

“ChatGPT的工作原理”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“2.3 ChatGPT的工作原理”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.3.1 预训练与提示学习阶段

“预训练与提示学习阶段”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“2.3.1 预训练与提示学习阶段”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.3.2 结果评价与奖励建模阶段

“结果评价与奖励建模阶段”按输入数据、学习目标、模型产物、推理行为和已知限制拆解，并区分公开证据、实验推断与未知项。比较系统时固定任务和评测口径，不用产品名称或流畅度替代算法与数据证据。

针对“2.3.2 结果评价与奖励建模阶段”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.3.3 强化学习与自我进化阶段

“强化学习与自我进化阶段”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“2.3.3 强化学习与自我进化阶段”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.4 算法细节

“算法细节”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“2.4 算法细节”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.4.1 标注数据

“标注数据”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“2.4.1 标注数据”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.4.2 建模思路

“建模思路”按输入数据、学习目标、模型产物、推理行为和已知限制拆解，并区分公开证据、实验推断与未知项。比较系统时固定任务和评测口径，不用产品名称或流畅度替代算法与数据证据。

针对“2.4.2 建模思路”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.4.3 存在的问题

“存在的问题”按输入数据、学习目标、模型产物、推理行为和已知限制拆解，并区分公开证据、实验推断与未知项。比较系统时固定任务和评测口径，不用产品名称或流畅度替代算法与数据证据。

针对“2.4.3 存在的问题”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.5 关于ChatGPT的思考

“关于ChatGPT的思考”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“2.5 关于ChatGPT的思考”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

2.6 本章小结

“本章小结”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“2.6 本章小结”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

第3章 预训练语言模型

“预训练语言模型”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“第3章 预训练语言模型”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.1 Transformer结构

“Transformer结构”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.1 Transformer结构”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.2 基于Encoder结构的模型

“基于Encoder结构的模型”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.2 基于Encoder结构的模型”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.2.1 BERT

“BERT”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.2.1 BERT”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.2.2 RoBERTa

“RoBERTa”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.2.2 RoBERTa”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.2.3 ERNIE

“ERNIE”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.2.3 ERNIE”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.2.4 SpanBERT

“SpanBERT”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.2.4 SpanBERT”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.2.5 MacBERT

“MacBERT”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.2.5 MacBERT”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.2.6 ALBERT

“ALBERT”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.2.6 ALBERT”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.2.7 NeZha

“NeZha”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.2.7 NeZha”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.2.8 UniLM

“UniLM”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.2.8 UniLM”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.2.9 GLM

“GLM”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.2.9 GLM”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.2.10 ELECTRA

“ELECTRA”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.2.10 ELECTRA”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.3 基于Decoder结构的模型

“基于Decoder结构的模型”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.3 基于Decoder结构的模型”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.3.1 GPT

“GPT”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.3.1 GPT”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.3.2 CPM

“CPM”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.3.2 CPM”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.3.3 PaLM

“PaLM”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.3.3 PaLM”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.3.4 OPT

“OPT”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.3.4 OPT”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.3.5 Bloom

“Bloom”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.3.5 Bloom”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.3.6 LLaMA

“LLaMA”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.3.6 LLaMA”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.4 基于Encoder-Decoder结构的模型

“基于Encoder-Decoder结构的模型”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.4 基于Encoder-Decoder结构的模型”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.4.1 MASS

“MASS”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.4.1 MASS”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.4.2 BART

“BART”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.4.2 BART”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.4.3 T5

“T5”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.4.3 T5”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.5 基于夸夸闲聊数据的UniLM模型实战

“基于夸夸闲聊数据的UniLM模型实战”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.5 基于夸夸闲聊数据的UniLM模型实战”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.5.1 项目简介

“项目简介”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“3.5.1 项目简介”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.5.2 数据预处理模块

“数据预处理模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“3.5.2 数据预处理模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.5.3 UniLM模型模块

“UniLM模型模块”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“3.5.3 UniLM模型模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.5.4 模型训练模块

“模型训练模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“3.5.4 模型训练模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.5.5 模型推理模块

“模型推理模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“3.5.5 模型推理模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

3.6 本章小结

“本章小结”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“3.6 本章小结”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

第4章 强化学习基础

“强化学习基础”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“第4章 强化学习基础”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

4.1 机器学习的分类

“机器学习的分类”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“4.1 机器学习的分类”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

4.1.1 有监督学习

“有监督学习”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“4.1.1 有监督学习”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

4.1.2 无监督学习

“无监督学习”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“4.1.2 无监督学习”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

4.1.3 强化学习

“强化学习”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“4.1.3 强化学习”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

4.2 OpenAI Gym

“OpenAI Gym”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“4.2 OpenAI Gym”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

4.2.1 OpenAI Gym API简介

“OpenAI Gym API简介”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“4.2.1 OpenAI Gym API简介”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

4.2.2 环境简介

“环境简介”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“4.2.2 环境简介”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

4.3 强化学习算法

“强化学习算法”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“4.3 强化学习算法”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

4.3.1 Q-learning算法

“Q-learning算法”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“4.3.1 Q-learning算法”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

4.3.2 SARSA算法

“SARSA算法”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“4.3.2 SARSA算法”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

4.3.3 DQN算法

“DQN算法”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“4.3.3 DQN算法”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

4.3.4 Policy Gradient算法

“Policy Gradient算法”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“4.3.4 Policy Gradient算法”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

4.3.5 Actor-Critic算法

“Actor-Critic算法”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“4.3.5 Actor-Critic算法”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

4.4 本章小结

“本章小结”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“4.4 本章小结”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

第5章 提示学习与大型语言模型的涌现

“提示学习与大型语言模型的涌现”把任务说明、示例、输入和答案映射分开版本化。零样本、少样本和提示学习使用同一测试集，逐次只改变一个因素，检查顺序敏感、格式遵从、标签映射与语义正确；单个漂亮示例不是稳定能力。

针对“第5章 提示学习与大型语言模型的涌现”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.1 提示学习

“提示学习”把任务说明、示例、输入和答案映射分开版本化。零样本、少样本和提示学习使用同一测试集，逐次只改变一个因素，检查顺序敏感、格式遵从、标签映射与语义正确；单个漂亮示例不是稳定能力。

针对“5.1 提示学习”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.1.1 什么是提示学习

“什么是提示学习”把任务说明、示例、输入和答案映射分开版本化。零样本、少样本和提示学习使用同一测试集，逐次只改变一个因素，检查顺序敏感、格式遵从、标签映射与语义正确；单个漂亮示例不是稳定能力。

针对“5.1.1 什么是提示学习”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.1.2 提示模板设计

“提示模板设计”把任务说明、示例、输入和答案映射分开版本化。零样本、少样本和提示学习使用同一测试集，逐次只改变一个因素，检查顺序敏感、格式遵从、标签映射与语义正确；单个漂亮示例不是稳定能力。

针对“5.1.2 提示模板设计”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.1.3 答案空间映射设计

“答案空间映射设计”把任务说明、示例、输入和答案映射分开版本化。零样本、少样本和提示学习使用同一测试集，逐次只改变一个因素，检查顺序敏感、格式遵从、标签映射与语义正确；单个漂亮示例不是稳定能力。

针对“5.1.3 答案空间映射设计”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.1.4 多提示学习方法

“多提示学习方法”把任务说明、示例、输入和答案映射分开版本化。零样本、少样本和提示学习使用同一测试集，逐次只改变一个因素，检查顺序敏感、格式遵从、标签映射与语义正确；单个漂亮示例不是稳定能力。

针对“5.1.4 多提示学习方法”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.2 上下文学习

“上下文学习”把任务说明、示例、输入和答案映射分开版本化。零样本、少样本和提示学习使用同一测试集，逐次只改变一个因素，检查顺序敏感、格式遵从、标签映射与语义正确；单个漂亮示例不是稳定能力。

针对“5.2 上下文学习”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.2.1 什么是上下文学习

“什么是上下文学习”把任务说明、示例、输入和答案映射分开版本化。零样本、少样本和提示学习使用同一测试集，逐次只改变一个因素，检查顺序敏感、格式遵从、标签映射与语义正确；单个漂亮示例不是稳定能力。

针对“5.2.1 什么是上下文学习”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.2.2 预训练阶段提升上下文学习能力

“预训练阶段提升上下文学习能力”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“5.2.2 预训练阶段提升上下文学习能力”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.2.3 推理阶段优化上下文学习的效果

“推理阶段优化上下文学习的效果”把任务说明、示例、输入和答案映射分开版本化。零样本、少样本和提示学习使用同一测试集，逐次只改变一个因素，检查顺序敏感、格式遵从、标签映射与语义正确；单个漂亮示例不是稳定能力。

针对“5.2.3 推理阶段优化上下文学习的效果”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.3 思维链

“思维链”把任务说明、示例、输入和答案映射分开版本化。零样本、少样本和提示学习使用同一测试集，逐次只改变一个因素，检查顺序敏感、格式遵从、标签映射与语义正确；单个漂亮示例不是稳定能力。

针对“5.3 思维链”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.4 基于提示的文本情感分析实战

“基于提示的文本情感分析实战”把任务说明、示例、输入和答案映射分开版本化。零样本、少样本和提示学习使用同一测试集，逐次只改变一个因素，检查顺序敏感、格式遵从、标签映射与语义正确；单个漂亮示例不是稳定能力。

针对“5.4 基于提示的文本情感分析实战”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.4.1 项目简介

“项目简介”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“5.4.1 项目简介”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.4.2 数据预处理模块

“数据预处理模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“5.4.2 数据预处理模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.4.3 BERT模型模块

“BERT模型模块”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“5.4.3 BERT模型模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.4.4 模型训练模块

“模型训练模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“5.4.4 模型训练模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.4.5 模型推理模块

“模型推理模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“5.4.5 模型推理模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

5.5 本章小结

“本章小结”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“5.5 本章小结”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

第6章 大型语言模型预训练

“大型语言模型预训练”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“第6章 大型语言模型预训练”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.1 大型预训练模型简介

“大型预训练模型简介”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.1 大型预训练模型简介”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.2 预训练模型中的分词器

“预训练模型中的分词器”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.2 预训练模型中的分词器”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.2.1 BPE

“BPE”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.2.1 BPE”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.2.2 WordPiece

“WordPiece”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.2.2 WordPiece”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.2.3 Unigram

“Unigram”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.2.3 Unigram”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.2.4 SentencePiece

“SentencePiece”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.2.4 SentencePiece”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.3 分布式深度学习框架

“分布式深度学习框架”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“6.3 分布式深度学习框架”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.3.1 并行范式简介

“并行范式简介”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.3.1 并行范式简介”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.3.2 Megatron-LM

“Megatron-LM”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.3.2 Megatron-LM”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.3.3 DeepSpeed

“DeepSpeed”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.3.3 DeepSpeed”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.3.4 Colossal-AI

“Colossal-AI”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.3.4 Colossal-AI”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.3.5 FairScale

“FairScale”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.3.5 FairScale”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.3.6 ParallelFormers

“ParallelFormers”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.3.6 ParallelFormers”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.3.7 OneFlow

“OneFlow”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.3.7 OneFlow”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.4 基于大型语言模型的预训练实战

“基于大型语言模型的预训练实战”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.4 基于大型语言模型的预训练实战”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.4.1 项目简介

“项目简介”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“6.4.1 项目简介”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.4.2 数据预处理模块

“数据预处理模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“6.4.2 数据预处理模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.4.3 执行模型训练

“执行模型训练”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“6.4.3 执行模型训练”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.5 基于大型语言模型的信息抽取实战

“基于大型语言模型的信息抽取实战”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“6.5 基于大型语言模型的信息抽取实战”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.5.1 项目简介

“项目简介”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“6.5.1 项目简介”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.5.2 数据预处理模块

“数据预处理模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“6.5.2 数据预处理模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.5.3 Freeze微调模块

“Freeze微调模块”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.5.3 Freeze微调模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.5.4 LoRA微调模块

“LoRA微调模块”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.5.4 LoRA微调模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.5.5 P-Tuning v2微调模块

“P-Tuning v2微调模块”沿数据快照、词元化、批量构造、前向、反向、同步、优化器与断点逐段核对。报告有效词元吞吐、显存峰值和通信占比；微调比较保持基座、数据切分和评测相同，避免把参数量差异误判为方法收益。

针对“6.5.5 P-Tuning v2微调模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

6.6 本章小结

“本章小结”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“6.6 本章小结”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

第7章 GPT系列模型分析

“GPT系列模型分析”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“第7章 GPT系列模型分析”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.1 GPT-1～GPT-4系列模型分析

“GPT-1～GPT-4系列模型分析”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“7.1 GPT-1～GPT-4系列模型分析”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.1.1 GPT-1和GPT-2模型

“GPT-1和GPT-2模型”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“7.1.1 GPT-1和GPT-2模型”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.1.2 GPT-3模型

“GPT-3模型”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“7.1.2 GPT-3模型”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.1.3 GPT-3的衍生模型：Code-X

“GPT-3的衍生模型：Code-X”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“7.1.3 GPT-3的衍生模型：Code-X”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.1.4 GPT-4模型

“GPT-4模型”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“7.1.4 GPT-4模型”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.2 InstructGPT模型分析

“InstructGPT模型分析”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“7.2 InstructGPT模型分析”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.2.1 模型简介

“模型简介”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“7.2.1 模型简介”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.2.2 数据收集

“数据收集”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“7.2.2 数据收集”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.2.3 模型原理

“模型原理”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“7.2.3 模型原理”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.2.4 模型讨论

“模型讨论”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“7.2.4 模型讨论”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.3 基于GPT-2模型的文本摘要实战

“基于GPT-2模型的文本摘要实战”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“7.3 基于GPT-2模型的文本摘要实战”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.3.1 项目简介

“项目简介”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“7.3.1 项目简介”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.3.2 数据预处理模块

“数据预处理模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“7.3.2 数据预处理模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.3.3 GPT-2模型模块

“GPT-2模型模块”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“7.3.3 GPT-2模型模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.3.4 模型训练模块

“模型训练模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“7.3.4 模型训练模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.3.5 模型推理模块

“模型推理模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“7.3.5 模型推理模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

7.4 本章小结

“本章小结”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“7.4 本章小结”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

第8章 PPO算法与RLHF理论实战

“PPO算法与RLHF理论实战”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“第8章 PPO算法与RLHF理论实战”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.1 PPO算法简介

“PPO算法简介”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“8.1 PPO算法简介”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.1.1 策略梯度算法回顾

“策略梯度算法回顾”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“8.1.1 策略梯度算法回顾”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.1.2 PPO算法原理剖析

“PPO算法原理剖析”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“8.1.2 PPO算法原理剖析”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.1.3 PPO算法对比与评价

“PPO算法对比与评价”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“8.1.3 PPO算法对比与评价”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.2 RLHF框架简介

“RLHF框架简介”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“8.2 RLHF框架简介”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.2.1 RLHF内部剖析

“RLHF内部剖析”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“8.2.1 RLHF内部剖析”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.2.2 RLHF价值分析

“RLHF价值分析”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“8.2.2 RLHF价值分析”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.2.3 RLHF问题分析

“RLHF问题分析”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“8.2.3 RLHF问题分析”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.3 基于PPO的正向情感倾向性生成项目实战

“基于PPO的正向情感倾向性生成项目实战”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“8.3 基于PPO的正向情感倾向性生成项目实战”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.3.1 项目任务与数据集分析

“项目任务与数据集分析”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“8.3.1 项目任务与数据集分析”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.3.2 数据预处理模块

“数据预处理模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“8.3.2 数据预处理模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.3.3 模型训练模块

“模型训练模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“8.3.3 模型训练模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.3.4 模型生成模块

“模型生成模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“8.3.4 模型生成模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.3.5 模型评估模块

“模型评估模块”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“8.3.5 模型评估模块”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.4 问题与思考

“问题与思考”按输入数据、学习目标、模型产物、推理行为和已知限制拆解，并区分公开证据、实验推断与未知项。比较系统时固定任务和评测口径，不用产品名称或流畅度替代算法与数据证据。

针对“8.4 问题与思考”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

8.5 本章小结

“本章小结”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“8.5 本章小结”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

第9章 类ChatGPT实战

“类ChatGPT实战”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“第9章 类ChatGPT实战”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

9.1 任务设计

“任务设计”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“9.1 任务设计”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

9.2 数据准备

“数据准备”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“9.2 数据准备”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

9.3 基于文档生成问题任务的类ChatGPT实战

“基于文档生成问题任务的类ChatGPT实战”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“9.3 基于文档生成问题任务的类ChatGPT实战”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

9.3.1 SFT阶段

“SFT阶段”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“9.3.1 SFT阶段”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

9.3.2 RM阶段

“RM阶段”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“9.3.2 RM阶段”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

9.3.3 RL阶段

“RL阶段”以状态、动作、策略、奖励、终止和随机种子为最小合同。先手算一次更新，再运行固定环境的多种子实验，同时保存训练曲线与独立评估；奖励上升若伴随策略漂移、文本退化或不可重放，不能判为成功。

针对“9.3.3 RL阶段”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

9.4 本章小结

“本章小结”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“9.4 本章小结”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

第10章 ChatGPT发展趋势

“ChatGPT发展趋势”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“第10章 ChatGPT发展趋势”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.1 AIGC的发展趋势

“AIGC的发展趋势”用价值、数据、能力、延迟、成本、安全和责任七列评估。演示可用不等于生产可用；涉及外部写操作、隐私或决策时，设置权限、来源、人工复核与回滚，趋势判断同时记录证据日期和不确定性。

针对“10.1 AIGC的发展趋势”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.1.1 AI云边协同

“AI云边协同”用价值、数据、能力、延迟、成本、安全和责任七列评估。演示可用不等于生产可用；涉及外部写操作、隐私或决策时，设置权限、来源、人工复核与回滚，趋势判断同时记录证据日期和不确定性。

针对“10.1.1 AI云边协同”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.1.2 AI工具应用

“AI工具应用”用价值、数据、能力、延迟、成本、安全和责任七列评估。演示可用不等于生产可用；涉及外部写操作、隐私或决策时，设置权限、来源、人工复核与回滚，趋势判断同时记录证据日期和不确定性。

针对“10.1.2 AI工具应用”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.1.3 AI可控生成

“AI可控生成”必须留下可复现产物：原始数据哈希、清洗规则、切分清单、模型与优化器状态、运行配置、预测文件和指标明细。正常、边界、冲突和单故障样本都要重放，最终分数不能覆盖中间数据泄漏或阶段失败。

针对“10.1.3 AI可控生成”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.1.4 AI辅助决策

“AI辅助决策”用价值、数据、能力、延迟、成本、安全和责任七列评估。演示可用不等于生产可用；涉及外部写操作、隐私或决策时，设置权限、来源、人工复核与回滚，趋势判断同时记录证据日期和不确定性。

针对“10.1.4 AI辅助决策”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.2 ChatGPT 2C应用场景

“ChatGPT 2C应用场景”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“10.2 ChatGPT 2C应用场景”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.2.1 个人助手

“个人助手”用价值、数据、能力、延迟、成本、安全和责任七列评估。演示可用不等于生产可用；涉及外部写操作、隐私或决策时，设置权限、来源、人工复核与回滚，趋势判断同时记录证据日期和不确定性。

针对“10.2.1 个人助手”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.2.2 知识导师

“知识导师”用价值、数据、能力、延迟、成本、安全和责任七列评估。演示可用不等于生产可用；涉及外部写操作、隐私或决策时，设置权限、来源、人工复核与回滚，趋势判断同时记录证据日期和不确定性。

针对“10.2.2 知识导师”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.2.3 创意集市

“创意集市”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“10.2.3 创意集市”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.2.4 情感伴侣

“情感伴侣”把任务说明、示例、输入和答案映射分开版本化。零样本、少样本和提示学习使用同一测试集，逐次只改变一个因素，检查顺序敏感、格式遵从、标签映射与语义正确；单个漂亮示例不是稳定能力。

针对“10.2.4 情感伴侣”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.3 ChatGPT 2B应用场景

“ChatGPT 2B应用场景”应放进统一的结构表比较：可见上下文方向、注意力掩码、预训练目标、输入输出形状、参数共享和典型任务。结构名称不是能力证明；必须把同一受控样本送入候选模型，记录分词结果、损失或生成、显存和失败边界。

针对“10.3 ChatGPT 2B应用场景”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.3.1 智能客服

“智能客服”用价值、数据、能力、延迟、成本、安全和责任七列评估。演示可用不等于生产可用；涉及外部写操作、隐私或决策时，设置权限、来源、人工复核与回滚，趋势判断同时记录证据日期和不确定性。

针对“10.3.1 智能客服”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.3.2 办公助手

“办公助手”用价值、数据、能力、延迟、成本、安全和责任七列评估。演示可用不等于生产可用；涉及外部写操作、隐私或决策时，设置权限、来源、人工复核与回滚，趋势判断同时记录证据日期和不确定性。

针对“10.3.2 办公助手”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.3.3 软件研发

“软件研发”用价值、数据、能力、延迟、成本、安全和责任七列评估。演示可用不等于生产可用；涉及外部写操作、隐私或决策时，设置权限、来源、人工复核与回滚，趋势判断同时记录证据日期和不确定性。

针对“10.3.3 软件研发”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.3.4 决策辅助

“决策辅助”用价值、数据、能力、延迟、成本、安全和责任七列评估。演示可用不等于生产可用；涉及外部写操作、隐私或决策时，设置权限、来源、人工复核与回滚，趋势判断同时记录证据日期和不确定性。

针对“10.3.4 决策辅助”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.4 行业参考建议

“行业参考建议”用价值、数据、能力、延迟、成本、安全和责任七列评估。演示可用不等于生产可用；涉及外部写操作、隐私或决策时，设置权限、来源、人工复核与回滚，趋势判断同时记录证据日期和不确定性。

针对“10.4 行业参考建议”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

10.5 本章小结

“本章小结”先定义输入、输出、状态、目标和失败边界，再把概念放回本章的数据与模型链。学习证据至少包括一次手算、一次可运行对照和一个只破坏单一条件的反例，从而区分术语记忆与可迁移掌握。

针对“10.5 本章小结”，先预测只改变数据、掩码、奖励、策略或推理配置时哪个中间产物最先分叉，再运行正常与单故障路径。保存原始输入、配置、阶段输出和检查结论，不用最终回答覆盖前序失败。

六类工程证据

数据与切分合同

保存原始来源、许可、哈希、清洗版本、去重簇和训练验证测试ID。相同文档衍生的问题或摘要按来源分组切分，防止近重复泄漏。

分词与张量合同

固定词表、特殊词元、规范化、截断、padding方向、attention mask和label mask。用短句、长句、中文、代码和异常字符逐项核对。

模型与目标合同

记录架构、初始化、冻结参数、损失分母和梯度累积。SFT、奖励模型和策略优化分别保存输入、目标、检查点与评测，不混写成“继续训练”。

训练与资源合同

保存有效batch、词元吞吐、显存峰值、并行拓扑、通信时间、梯度范数和恢复点。中断恢复必须与不中断基线在容差内一致。

生成与评测合同

固定解码参数和样本集，自动指标、人工标准和安全检查分开报告。每个聚合分数可下钻到原始输入、输出、来源和判定理由。

私有化与发布合同

模型、分词器、服务镜像和配置作为同一发布单元，配访问控制、限流、审计、脱敏和回滚。门禁同时覆盖质量、安全、延迟、成本与数据合规。

常见失败与回退

本章回顾

把181个目录层级压缩为数据、表示、预训练、提示、奖励、策略、生成、评测和私有化九本账，通过正常、边界与单故障样本完成端到端复核。 掌握标准不是记住模型名和接口，而是能重建数据、目标、训练、生成、评测与失败证据。通过标准为：能独立重放从文档或语料到SFT、奖励模型、PPO和最终生成的证据链，并在任一门禁失败时定位和回滚。

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