在人工智能领域，特别是大语言模型（LLM）的开发和部署过程中，虽然预训练（Pre-training）为模型提供了广泛的语言理解和生成能力，但后训练是真正将这些基础能力转化为特定任务和实际应用价值的关键步骤。后训练能显著提升模型的性能、安全性、可控性以及效率，更符合人类的期望和特定场景的需求。

通过后训练，一个通用的语言模型可以被调优为一个专业的法律助手、医疗咨询师，或者一个能高效运行在手机等边缘设备上的轻量级应用。