全是细节｜大模型SFT的100个关键点

主要观点总结

本文介绍了大模型sft（Special Token Fine-tuning）的训练方法、经验技巧、debug分析思路、评估方式及评估分析。作者分享了sft的背景知识、耗时问题、与pretrain的区别、幻觉问题、数据篇的内容、数据生产方法、模型训练框架和炼丹技巧、拟合问题解决方案等。同时，还讨论了评估篇的评估方式、评估分析及总结篇的结语和致谢。作者强调了sft工作的简单性，并鼓励新人通过端正态度和培养训练经验来快速胜任。

关键观点总结

关键观点1: 大模型sft介绍

文章介绍了大模型sft（Special Token Fine-tuning）的概念、技术细节和训练经验。

关键观点2: 经验技巧与debug分析

作者分享了sft的经验技巧、debug分析思路，包括数据质量、训练方式、模型过拟合和欠拟合的解决方案。

关键观点3: 评估与分析

讨论了评估方式、评估分析及如何根据评估结果优化训练数据和参数。

关键观点4: 总结与展望

作者强调了sft工作的简单性，鼓励新人通过端正态度和培养训练经验来快速胜任，并感谢了同事和朋友的帮助。

文章预览

作者：ybq 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/809229182 点击底部访问原文直达 这篇文章介绍一下大模型的 sft 如何去做。相比较于上一篇文章介绍的 pretrain ，sft 实在没有太多的技术细节和琐碎工作需要科普。因此，我会默认读者们都知道 sft 是做什么的以及如何去做一些简单的 sft 微调工作，我主要是分享一些经验技巧和 debug 的分析思路。 老样子，为避免老板开了我，涉及到 agent / 复杂指令 / 长文本等相对避讳一点的话题，我会点到为止，主要聊聊大的技术方向，细节可能就不多说了，望大家见谅。 背景篇 这里先普及一些 sft 涉及到的基础概念，方便新人同学理解后续内容，老同学则可以跳过这一篇章。 Special Token pretrain 阶段完全没见过的 token，在sft 阶段会被赋予全新的语义。主要用于标注对话的角色：user、assistant、system 这些。 此外，special_token 可以 ………………………………