如果你认真做过几次内容生产，就会发现一个现实：通用大模型并不能真正替你写出「能直接上线」的垂直内容。它能给你一个骨架，却很难给你一个可以立刻发到公众号、丢到详情页、用在课程脚本里的成品。
要走到那一步，只能自己训。哪怕不是从零开始，也至少要做一层垂直领域微调，让模型长出你的行当气质、语气习惯、业务逻辑。
我下面说的这些，不是论文里的严谨流程，而是我亲自踩坑之后，总结出来的一套「能落地」的实战范式：从数据，到标注，到训练，再到上线监控。它不完美，但真能用。
一、先把“垂直领域”说清楚：不是越宽越好，而是越准越狠
很多团队一上来就喊：我们做一个“教育垂类”“医疗垂类”“电商垂类”模型。听着气派，做起来就是灾难。
对模型来说，这些词太抽象了，等于没说。
我更建议的定义方式，是从具体任务 + 明确场景 + 清晰风格出发，比如：
- 「为线上编程训练营生成课程更新通知 + 带点催课意味的私聊文案」
- 「为中小机构的托福写作班生成作业批改反馈 + 个性化练习建议」
- 「为新锐护肤品牌生成种草文案 + 电商详情页 + 售后安抚话术」
你会发现，只有把场景切细，模型的行为边界才变得具体。
一旦边界具体，后面的所有步骤——数据筛选、样本设计、风格约束、风险控制——都变得清晰。
我一般会让团队写一段看起来特别土，但很有用的描述：
我们要做的是：一个会说人话、懂产品细节、能自己组织结构、语气偏朋友式但不油腻、能照顾用户焦虑情绪的写作助手，主要场景是……
这段东西，最后其实会变成你的系统提示词，也是你筛选训练数据时的「隐形标尺」。
二、数据不是越多越好：是要“干净”“成体系”“有味道”
1. 数据来源：别一上来就想着全网爬
最开始我也幻想过从全网抓内容，但实战下来，真正在训练里表现最稳定、风格最统一的，一般来自三类：
- 团队已有内容资产：历史推文、课程脚本、营销物料、内部知识库
这些东西的好处是：天然符合你的业务语言，已经过一轮市场验证。 - 高质量公开内容：微信长文、优质知乎答主、细分领域论坛
但要注意筛选：只选你真心觉得写得好、且风格跟你想要的方向接近的。 - 刻意创作的标杆样文：让团队里写得最好的人专门写一批“示范内容”
这一类往往数量不大，但质量极高，是模型学习“风格”的关键参考。
我现在做项目，第一件事不是打开训练脚本，而是让大家把「我们觉得写得特别好的内容」丢到一个共享文件夹里。十篇就行，不在多，在准。
这十篇，基本决定了模型的气质上限。
2. 数据清洗：最痛苦也最关键的一步
清洗数据时，我会特别关注几点：
- 去掉时间敏感、明显过期的信息（活动时间、价格、优惠、某些政策）
- 去掉强个人隐私：姓名、电话、订单号、住址、聊天记录中的真实身份
- 统一一些基础表达习惯：比如统一使用「你」还是「您」，统一数字写法等
- 把碎片内容整理成可学习的结构：标题、引子、主体、结尾、CTA（引导行动）
很多人嫌清洗麻烦，直接喂一堆杂乱文本进去，结果就是——模型学会了一个词：混乱。
三、样本构造：训练不是“看文章”，而是教它“如何生成”
很多人训练时只给模型看一堆文章，然后期待它自己顿悟风格。
现实是：效果会有提升，但远远达不到“可控内容生成”的程度。
真正有用的训练样本，通常都长这样：
- 一段清晰的指令（用户想完成什么）
- 若干必要的结构约束（比如：要有标题、副标题、分点说明）
- 明确的语气要求（轻松、专业、温和、尖锐、冷静、俏皮……）
- 一段示范输出（告诉模型：在这些要求下，理想答案长什么样）
比如做一个「护肤产品种草文案生成」样本，我会设计类似这样的数据结构：
instruction：请为这款产品生成一篇种草文，重点突出使用场景和真实感受input：产品信息（功效、成分、目标人群、售价、使用感）+ 用户可能的皮肤困扰constraints：- 必须包含：开头共鸣段 + 个人体验细节 + 成分解释 + 使用建议
- 语气：像朋友聊天，有细节，有情绪，但不要夸张堆砌形容词
- 避免：虚假承诺、过度绝对化表达
output：一篇完整的参考文案
这样的样本，才是教模型「怎么写」。
你可以把它理解为：我们不是丢给它一堆小说，而是给它看「写小说的过程记录」。
四、训练过程的“人味”：你不可能一遍过，接受它
很多教程写得太干净了，好像调个参数、扔进 GPU，醒来就能拿到一个完美垂直模型。
但真实是：你至少要经历三轮以上的「预期落空——复盘——修样本——重训」。
我一般会这样走：
- 小规模试训：
用几百条高质量样本先训一个轻量版本，只为了验证： - 模型有没有明显的风格趋近
- 结构有没有按你预期组织
是否开始懂得一些领域内行话、隐性共识
集中试写：
让团队成员像真的使用者一样，让模型写一批内容，全部丢进一个文档，对每一篇做标注：- 哪一句话写得很“对味”
- 哪个段落完全违背我们的风格
哪个结构是我们希望它一直保持的
这一步非常像在调教一个新人写手，耐心是必须的。样本反向更新：
把这些“特别对味”的内容拉出来，加工成新的标杆样本；
把那些明显跑偏的地方，总结成「禁止项」或者「明确约束」，写进样本的指令部分。再次训练 / 微调：
带着这些更新过的样本，再来一轮。
这种反复，实际上就是在让模型逐渐形成一个更锐利、边界更清晰的风格空间。
我个人一个强烈的感受是：
真正让模型“长出灵魂”的时刻，不是在第一次训练结束，而是在第二、第三次迭代之后，你突然发现——它开始写出一些你自己也会点头的微妙表达。那一刻，会有点上瘾。
五、基于GPT-4做垂直内容生成器的几个实战技巧
当下很多项目，其实不是从零训练一个模型，而是基于GPT-4之类的大模型做微调或提示工程增强。这种方式更现实，也更划算。这里说几点我踩过坑之后觉得很有价值的小技巧。
1. 明确区分：知识 vs 风格
对于绝大部分垂直内容场景，通用模型的「知识底座」已经够用，真正缺的是：
- 写作结构（怎么开头、怎么展开、怎样结尾不尴尬）
- 领域话语体系（内部黑话、隐性禁语、规避雷区）
- 品牌、团队的语气风格（是亲切，是冷静，还是带点锋利）
因此，你在训练时，重点不是再灌更多知识，而是让它反复学习：
“我们这个领域/品牌，是这样说话的。”
2. 系统提示词要敢写“啰嗦一点”
很多人写系统提示词只写两行：“你是一个XX领域写作助理，请输出专业内容。”
这种强度是不够的。
我现在更偏向写得非常具体，比如：
- 你在写所有内容时，要以读者的情绪变化为核心，而不是单纯罗列功能；
- 你要尽量使用具体场景和细节，比如“半夜对着镜子怀疑人生”“下班回家一边卸妆一边叹气”；
- 你可以适度使用口语，但避免网络流行语堆砌，保持真实但不过度油滑；
- 当你在介绍一个产品时，要明确说出它适合谁，不适合谁，让读者感到被尊重。
这些看似琐碎的要求，会强烈影响模型的输出习惯。
它就像你在给新同事写「写作风格手册」，越具体越好。
3. 用模板，但不要让模板“露骨”地暴露在成文里
我自己很喜欢用隐形模板。
比如我会约定：一篇转化导向的长文，内在结构可以是——
- 读者困境：抓住一个具体场景
- 情绪共鸣：说出“你不敢说的那句心里话”
- 经验反转：告诉对方，问题没有那么简单
- 解决方案：产品 / 课程 / 服务登场
- 风险与边界：老老实实写出适用范围和注意事项
- 行动引导：给一个轻微、不逼迫的 call-to-action
在训练样本中，我会让几乎所有的标杆内容，都隐约遵守这样的结构。
时间久了，模型就会默默地学会：原来写东西要这么铺陈，这么走路。
六、上线之后：不要迷信模型，要迷信“反馈闭环”
模型训练完成，部署好了接口，上了一个小工具。
这里最容易犯的错误，就是——把它当成一个「已经完成的产品」，而不是一个持续学习的写手。
我强烈建议你做这几件事：
- 记录每一次生成内容的最终人工修改结果
这相当于你拿到了“老师改作业”的红笔痕迹，是极宝贵的再训练数据。 - 标记“被直接采用”的内容
这些内容往往在语气、结构上完全踩中团队的喜好，是可以直接加入高权重样本池的。 - 收集“负面反馈”
包括：用户觉得太官方、太啰嗦、太像机器人、太营销……
把这些评价转成训练样本里的「禁止项」与「负面示例」。
每隔一段时间，做一次小规模的二次微调，更多是调整风格，而不是重构模型。
一两个月下来，你会看到一个非常明显的变化：
模型写出来的东西，越来越像你们团队集体风格的某种凝结版本。
七、个人的一点坚持：不要把写作外包给模型，而是把模型当成“扩写自己”的工具
做了这么多与写作模型相关的项目之后，我自己的一个态度反而愈发明确：
- 真正有价值的，不是让模型替你写完所有东西，而是让它帮你放大你的表达能力。
- 最好的状态，是你给它一个偏粗糙的想法，它帮你铺开，给出几个表达路径；然后你再回头动手，删掉不对劲的部分，加入你自己的生活经验、观察、偏见、犹豫。
一个垂直领域内容生成器做到极致，不应该取代作者，而应该成为某种“共写者”。
它帮你搞定那些重复、机械、结构性强的部分，让你把有限的精力，留给真正需要人味的那一段——那些只有你自己才写得出来的句子。
如果你准备动手做这样一个基于GPT-4的写作模型，不要幻想一步到位。
从十篇标杆内容开始，从一次笨拙的数据清洗开始，从第一轮“惨不忍睹但总算跑起来”的训练开始。
你会发现，随着模型一点点变好，你的写作观也会被重新雕刻：
你会更清楚地知道，什么部分可以交给机器，什么部分只能交给你自己。
而那条分界线，就是这场训练实战里，最值得的收获。
