原创 Ken 疯聊AI 2025年09月22日 17:20 北京

小编最近研究学习大模型微调，将学习过程中的问题整理成问题对，现予以分享，对大模型微调感兴趣，想上手一试的现在有机会免费试用我司大模型微调产品LLamaFactory online：https://www.llamafactory.online/。全程小助理手把手，心贴心。

Q1: 全量微调大模型需要多少显存？

A： 想给一个70亿参数的大模型"全身换骨"？这可不是给手机升级内存那么简单。

想象一下，你有一辆劳斯莱斯幻影（模型），你想把每一个螺丝、每一根电线、每一个传感器都换成新的（全参数更新）。光是存储这辆车本身，就需要一个巨大的仓库（显存）。再加上你每次测试时，都要记录它每个零件"哪里拧紧了"、"哪里松了"（梯度）、还要记下它的"驾驶习惯"（优化器状态），整个过程就像在同时运行几十台高精度3D扫描仪。

官方给的例子是：训练一个"Vicuna-7B"模型，推荐用"4张A100 40G显卡"，加起来160G显存，才能跑得动。为啥这么夸张？因为除了模型本身，最大的"吃内存大户"是：

• 梯度：计算完损失后，系统要为每一个参数算出"错在哪"，这占了大头。

• 优化器状态：像AdamW这种聪明的优化器，会记住每个参数过去怎么动的，以便下次"踩油门"更准，这也非常耗内存。

简单说：全参数微调 = 给一辆超级跑车拆开重装。没几百万预算和十几块顶级显卡，想都别想。

Q2: 为什么SFT之后感觉LLM傻了?

A： 这不是AI变笨了，而是你把它"逼得太狠"了！

SFT（指令微调）的本质，是让AI从"博学书呆子"变成"专业顾问"。它不是让你往脑子里硬塞新知识，而是"激发"它本就有的潜力。

如果你抱着"我要把所有医学知识都灌进去"的念头，只用几千条医疗问答去训它，那就像强迫一个顶尖钢琴家，每天只弹一首《小星星》，结果他不仅忘了贝多芬，连自己手指怎么放都快不会了——这就是"灾难性遗忘"。

真正有效的SFT，数据量通常在万级（比如Alpaca的5.2万条）。它教的是""如何听话""："当用户问‘头痛怎么办’，你应该这样一步步思考并回答。" 它激活的是模型内在的推理能力，而不是取代它的记忆库。

关键点：别想着"灌输"，要相信"唤醒"。你的任务是当个好教练，不是当个填鸭式老师。

Q3: SFT指令微调数据如何构建?

A： 构建SFT数据，就像给AI写一份"完美作业范本"。

你不能随便从网上扒一堆对话，然后扔给它。必须做到：

1. 格式规范：每一条数据都是一个清晰的""问题 + 答案""对。

   1. 输入（Input）：描述计算机主板的功能

   2. 输出（Output）：计算机主板是计算机中的主要电路板，它是系统的支撑。

2. 只算答案的分：在训练时，系统只关心"答案"这部分有没有写对。输入的问题部分，哪怕你写错了，也不扣分！这就意味着，你要确保"答案"是绝对精准、专业的。

3. 干净利落：删掉"嗯"、"啊"、"那个..."这些口语垃圾；去掉不相关、低质量的内容。

4. 真实场景：尽量模拟真实用户会怎么问。是医生问病历？是律师问条款？是客服问退换货？

比喻：你不是在教AI背课文，而是在训练它通过"司法考试"或"医师资格证"。每一道题，都是经过专家审核的"标准答案"。

Q4: 领域模型Continue PreTrain数据选取？

A： "继续预训练"就是让AI先"读透"这个领域的教科书，再开始做题。

选什么书？别信那些花里胡哨的新闻网站！

• 首选："书籍、技术文档、学术论文"。这些是人类智慧的结晶，信息密度高、逻辑严谨、术语准确。就像学医，你要读《格氏解剖学》，而不是刷知乎上的"偏方帖"。

• 次选：领域内权威网站、行业报告。比如金融领域可以看证监会官网公告、券商研报。

为什么不用普通网页？因为互联网上99%的内容是"噪音"——段子、广告、口水战。它们会污染模型，让它学会"废话文学"，而不是专业表达。

一句话总结：想让AI成为专家？先让它当个图书馆管理员，天天泡在专业文献里。

Q5: 领域数据训练后，通用能力往往会有所下降，如何缓解模型遗忘通用能力？

A： 这就是传说中的""灾难性遗忘""——学了新东西，旧本事全忘了。

解决办法只有一个："混合喂养"！

不要只喂它"医学问答"，也要时不时给它一点"通用知识"：比如"巴黎在哪个国家？"、"牛顿是谁？"、"解释一下量子力学"。

比例怎么定？

• 如果你手里的领域数据不多（比如只有几千条），那就按 1份领域数据 : 5到10份通用数据 的比例混着喂。

• 这就像一个学霸，每天学专业课的同时，还得抽空看看《十万个为什么》，保持脑子不僵化。

注意：这是为了防止AI"走火入魔"。它得记住自己是个"通才"，只是在某个领域特别擅长，而不是一个只会背特定答案的复读机。

Q6: 领域模型Continue PreTrain ，如何让模型在预训练过程中就学习到更多的知识？

A： 别把预训练和微调当成两件事！你可以"一鱼两吃"。

传统做法是：先预训练（读百科）→ 再微调（做题）。但有一种更聪明的方法叫 "MIP (Multi-Task Instruction PreTraining)"。

怎么做？ 把你准备用来做SFT的那些"问答对"，也"打包进预训练的数据集里"！

想象一下，孩子在学语文时，老师一边让他读《红楼梦》（预训练），一边让他做"分析林黛玉性格"的阅读理解题（SFT数据）。这样一来，孩子在读书的时候，就已经在潜意识里练习怎么"回答问题"了，效率翻倍！

效果：模型在预训练阶段，就开始吸收"任务意图"，不再是一个懵懂的读者，而是一个带着目标去学习的学生。

Q7: 进行SFT操作的时候，基座模型选用Chat还是Base?

A：在监督微调（SFT）实践中，选择Chat模型还是Base模型作为基座，核心是匹配实际需求，而非绝对的"优劣之分"。两者的本质差异源于训练基础——Base模型是未经对话优化的"通用语言载体"，Chat模型则是在Base模型之上，经对话数据微调（SFT）和人类反馈强化（RLHF）后的"对话专用版"，需结合任务、数据、资源三要素判断。

从Base模型来看，它的核心优势是"无偏向性"和"高扩展性"。这类模型（如LLaMA-7B、GPT-2）仅在海量无标注文本上学习语言规律与世界知识，没有预设的对话逻辑或输出格式约束。因此，它特别适合"垂直领域任务"：比如医疗问答需要注入病历、药典知识，法律咨询需整合法条与案例，Base模型可先通过"领域数据继续预训练"夯实专业基础，再用标注数据做SFT，避免Chat模型因通用对话优化导致的"领域知识稀释"。同时，面对大数据场景（如10万+样本的代码生成），Base模型能更充分地学习领域内的特殊规则（如代码语法、数学公式格式），泛化能力更强。不过，Base模型的短板也明显：若要做对话任务，需从头构建上下文理解、多轮交互逻辑，且小数据（1万样本以下）下易过拟合，对标注成本和计算资源要求更高。

Chat模型则是"对话任务的快捷工具"。它已具备成熟的对话能力——比如理解多轮上下文、遵循指令格式、输出符合人类偏好的礼貌回复（如客服场景的"您好""请补充信息"），典型代表如ChatGLM-6B、Vicuna。这类模型的核心价值是"降本提效"：若任务是通用对话（如闲聊、智能助手、企业客服），且标注数据有限（1万样本以内），用Chat模型做SFT可直接复用已有对话逻辑，无需从零设计交互框架，快速实现部署。例如，某公司做产品咨询客服，仅需用5000条历史对话微调Chat模型，就能让模型掌握产品卖点和常见问题回复，成本远低于用Base模型从头训练。但Chat模型的局限在于"领域适配性弱"：若用于医疗、金融等专业领域，其通用对话的预训练偏向可能干扰专业知识输出，且难以深度注入领域数据，容易出现"答非所问"（如用Chat模型做法律问答，可能优先保证语气流畅，而非法条准确性）。

选择时需聚焦三个关键维度：一是"任务类型"，垂直领域（医疗、法律、代码）优先Base，通用对话（客服、闲聊）优先Chat；二是"数据规模"，大数据（10万+样本）选Base以挖掘潜力，小数据（1万以下）选Chat以避免过拟合；三是"资源成本"，若算力有限（如单卡3090），可用LoRA等"参数高效微调"技术压缩成本——Base模型用LoRA仅需训练1%参数，显存占用降低至全量微调的1/10，Chat模型则可进一步减少对话逻辑的训练量。此外，还要注意"灾难性遗忘"问题：Base模型微调时不易丢失通用知识，Chat模型若仅用领域数据微调，可能忘记基础对话能力，因此需混合10%-20%的通用对话数据，平衡专业度与流畅度。

实践中，"混合策略"常是最优解：比如做医疗咨询机器人，可先用Base模型学习医学文献（继续预训练），再用"医患对话数据+少量通用对话数据"做SFT，既保证专业知识准确，又保留对话流畅性；若做电商客服，直接用Chat模型微调商品咨询数据，再补充5%的通用礼貌用语数据，快速上线。最终，无需拘泥于"非此即彼"，可通过小范围实验对比——比如用相同数据分别微调两种模型，评估回复准确性、流畅度，再结合部署成本，选择最适配当前需求的方案。

Q8: 领域模型微调指令&数据输入格式要求？

A： 让AI听懂你的话，关键是"说对暗号"。

如果你用的是"Chat模型"（比如ChatGLM），它有自己的"语言密码"。你必须"严格遵循它原有的输入格式"。

比如ChatGLM的格式是：

[用户]: 你好[助手]: 你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM-6B...

你要是擅自改成 Question: ... Answer: ...，它可能会一脸懵，觉得你在说外星语。

更重要的一条建议："千万别用全参数微调！"

全参微调就像把原厂引擎拆了重装，很容易把模型"弄傻"。用LoRA就够了，它像一个外挂加速器，既安全又高效。

记住：尊重模型的"原生语言"。你不是在改造它，而是在引导它。

Q9: 如何进行领域模型微调领域评测集构建？

A： 训练完不能只看loss，得考试！

你需要准备"两套试卷"：

1. 选择题试卷（自动评测）：

   • 准备几百道标准化的题目，答案明确。

   • 用BLEU、ROUGE等指标自动打分。

   • 作用：快速筛选出明显不合格的模型，像期中考试一样高效。

2. 开放题试卷（人工评测）：

   • 找几个真实领域的专家（医生、律师、工程师），让他们出一些复杂、开放的问题。

   • 让AI作答，专家们打分：是否专业？逻辑清不清楚？有无错误？

   • 作用：发现自动评分发现不了的"细微错误"和"人情味缺失"，像毕业答辩一样严苛。

真相：一个模型可能在自动评测中拿满分，但回答却冷冰冰、不实用。人工评测才是最终试金石。

Q10: 领域模型词表扩增是不是有必要的？

A： 扩充词表，就像给翻译官配一本《金融黑话词典》。

• 好处："提升解码速度"！以前模型看到"ATP"要拆成"A-T-P"三个字猜，现在直接认作一个词，反应快多了，回答更流畅。

• 坏处：对模型"智商"的提升"非常有限"。它不会因此变得更聪明，只是说话更快了。

所以，这不是"必选项"，而是"体验优化项"。

如果你的领域术语极多（比如生物、法律），值得做。如果只是几个新词，完全可以忽略。

结论：不是为了让AI"知道更多"，而是为了让它"说更快"。优先级不高，但做了总比没做好。

Q11: 如何训练自己的大模型？

A： 造一个中文版GPT？分两步走，稳如老狗！

1. 第一阶段：二次预训练。在强大的开源模型（如LLaMA-65B或通义千问3-32B）基础上，用"海量中文专业文本"（书籍、论文、行业报告）继续训练。让模型"浸"在中文的专业语境里，熟悉术语和句式。

2. 第二阶段：指令微调（SFT）加上精心构造的"问答对"和"思维链（CoT）"数据，用"LoRA"进行微调。

低成本方案：全程用LoRA！第一阶段和第二阶段都用它，省下的钱够你买半年咖啡了。

Q12: 训练中文大模型有啥经验？

A： 中文模型的秘诀，藏在链家的技术报告里：

1. 第一步：扩充词表加入金融、法律等领域的专业词汇，让模型"看得懂中文行话"。

2. 第二步：高质量数据是王道数据质量 > 数量！一篇《Nature》论文，胜过一万条微博热搜。

3. 第三步：纯中文数据必须足够即使你有英文数据，也要保证中文占比高。加了中文数据，效果立马起飞。

4. 第四步：试试"预训练+微调"一体化把SFT的问答对拼成"文章"，放进预训练阶段一起训，让模型提前"预习"任务。

5. 第五步：别忘了RLHF微调后，一定要用人类反馈再优化一轮（RLHF），让AI的回答更有"人味儿"，不那么机械。

结论：中文大模型不是梦，只要数据好、流程对，你也能做出媲美ChatGPT的模型。

Q13: 指令微调SFT的好处？

A： 指令微调，是你站在巨人的肩膀上，跳起来摘星星。

• 省时省钱：不用从零训练1750亿参数的模型，直接在成熟的开源模型（如Llama、Qwen）上微调，成本降90%。

• 解锁能力：模型原本就会"理解语言"，SFT只是教会它"怎么听话"和"怎么回答"。结果是：它能泛化到"没见过的新任务"！

• 效果爆炸：OpenAI说，微调后的GPT-3，在特定任务上的准确率能从83%飙升到95%，错误率砍半！

本质：它不是在"教知识"，而是在"教方法"——教AI如何成为一个高效的助手。

Q14: 预训练和微调哪个阶段注入知识的？

A： 这是个经典的"鸡生蛋还是蛋生鸡"问题。预训练阶段注入知识的。

• 预训练阶段：是"注入广博知识"的阶段。模型从万亿字节的文本中，学会了世界是怎么运转的：什么是水？什么是民主？什么是心跳？

• 微调阶段：是"注入应用技巧"的阶段。它不教你新知识，而是教你""如何用已有的知识解决问题""。

举个栗子：

预训练：让AI读完了《中国药典》《黄帝内经》→ 它知道了"高血压"是什么。

微调：教它"当患者说‘头晕’，你应该问哪些问题？" → 它学会了诊断的流程。

前者是知识库，后者是操作手册。

Q15: 想让模型学习某个领域或行业的知识，是应该预训练还是应该微调？

A： 理想情况是："两者结合"。

• 如果有大量专业文档（成千上万页）→ 先做"二次预训练"，让模型"浸泡"在领域语境中。

• 如果有高质量问答对（数千条）→ 再做"指令微调"，让它学会"如何作答"。

但如果"你只有少量问答数据"？别纠结了！只做微调也完全OK！

因为现在的模型太强了，它们早已在预训练中"偷学"了海量常识。你给它一个精准的"任务指令"，它就能调动已有知识，给出惊人回答。

别迷信"必须预训练"。很多时候，微调就是最好的"轻量级注入法"。

Q16: 多轮对话任务如何微调模型？

A： 多轮对话，就像一场"接力赛"，不能每次都从头开始。

ChatGLM-6B的做法很简单粗暴：

把"上一轮的所有对话历史"，统统塞进下一轮的输入里。

[用户]: 我最近失眠怎么办？[助手]: 建议规律作息，避免咖啡因。[用户]: 那我吃了安眠药还睡不着呢？

→ 下一轮输入："我最近失眠怎么办？建议规律作息...那我吃了安眠药还睡不着呢？"

缺点：轮数越多，输入越长，显存爆了怎么办？

解决方案：

1. 摘要法：把历史对话浓缩成一句精华："用户主诉：长期失眠，安眠药无效"。

2. Embedding法：把历史对话变成一串数字向量，代表"对话主题"。

3. 任务型法：如果是客服机器人，直接传递"用户意图=退款"、"槽位=订单号=12345"。

核心思想：别让AI记流水账，要让它记得"重点"。

Q17: 微调后的模型出现能力劣化，灾难性遗忘是怎么回事？

A： 就像一个天才画家，突然被迫天天画"苹果"，结果他忘了怎么画人。

灾难性遗忘：模型学会了新技能（比如纠错拼写），却忘记了旧本领（比如回答"失眠怎么办"）。

根本原因：

• 学习率太高，模型"用力过猛"，把旧知识覆盖了。

• 新数据太少，模型以为"这才是全部世界"。

怎么治？

1. 降低学习率：别用太大（建议 ≤ 2e-5）。

2. 混合通用数据：1份新数据，配5~10份通用问答。

3. 用LoRA：只改一点点，伤不到根基。

作者亲测：他自己微调时没遇到这个问题，因为他用了"合适的参数"。所以，不是AI不行，是你调参太莽！

Q18: 微调模型需要多大显存？

A： 各参数量的大模型微调参数量需求：

真相：你不需要豪华配置，只要你用对了工具（如Llama Factory on line），几百块的GPU费用也能微调大模型。

Q19: 大模型LLM进行SFT操作的时候在学习什么？

A： SFT不是在"背答案"，而是在"学套路"。

它学的是：

• 结构：什么样的问题，对应什么样的回答格式？

• 风格：该用正式语气，还是亲切口吻？

• 推理链：怎么一步步推导出答案？（比如：症状→检查→诊断→建议）

对比预训练：

• 预训练：猜下一个词 → "今天天气真______"

• SFT：根据问题生成完整答案 → "请解释量子纠缠"

最关键的区别：SFT在计算损失时，"只关注"答案"部分"，问题部分完全忽略。这意味着，模型学到的不是"匹配上下文"，而是"完成指令"。

本质：SFT是让AI从"语言预测器"，进化成"任务执行者"。

Q20: 预训练和SFT操作有什么不同？

A： 用一句话区分：

预训练是"猜词游戏"，SFT是"答题考试"。

例子：

输入：描述计算机主板的功能

• 预训练：模型看到这句话，会试图预测下一个词，比如"是"、"主要"、"电路板"。损失计算：整句话每个词都要算误差。

• SFT：你构建的样本是：

  输入：描述计算机主板的功能输出：计算机主板是计算机中的主要电路板。它是系统的支撑

•   损失计算："只算输出部分的误差"！输入部分是"考题"，不扣分。

结果：SFT让模型学会""根据提示，生成指定内容""，这才是对话AI的核心能力。

Q21: 样本量规模增大，训练出现OOM错

A： OOM = Out of Memory，意思是"内存炸了"。

当你把数据从10万条猛增到300万条，GPU直接"罢工"。

解决方案：

1. 数据分片加载：别一次性把300万条全塞进内存。把数据切成小块，每次只加载一块，训练完再换下一块。

2. 动态加载：每个epoch（一轮训练）前，随机打乱数据顺序，只加载当前需要的部分。

3. 向量化缓存：把处理好的数据（如tokenized）提前存好，下次直接读，省时间。

核心思想："别贪心，一口吃不成胖子"。用"分批吃"的方式，让训练稳定运行。

Q22: 大模型LLM进行SFT如何对样本进行优化？

A： 优化样本，就是给AI喂"精致料理"，而不是"剩饭剩菜"。

具体操作：

• 删废话：去掉"嗯"、"啊"、"那个..."等语气词。

• 删垃圾：删除涉及"转人工"、"投诉"等不相关或敏感内容。

• 加标签：给用户加特征标签，如年龄、性别、地域，让模型更懂"谁在问"。

• 左截断：多轮对话，只保留最近的N轮，防止超长输入。

• 多样化Prompt：同一个问题，用10种不同说法写出来，让模型更鲁棒。

目标：让每一条数据都像一颗钻石，剔除杂质，光芒四射。

Q23: 模型参数迭代实验

A： 这是"科学实验精神"的体现。

你想知道：历史对话越长越好吗？

于是你训练两个模型：

• 模型A：最多保留512个字符的历史

• 模型B：最多保留1024个字符的历史

然后对比：

• Loss下降速度？

• BLEU分数？

• 人工评估：哪个回答更自然？

结果：1024长度表现更好！说明模型能利用更长上下文。

启示：别凭直觉调参，用实验说话。每一次"变量控制"，都在帮你离最优模型更近一步。

Q24: 微调大模型的一些建议

A： 这是实战经验的"武功秘籍"：

• 模型结构：用Causal Decoder（因果解码器）+ LM（语言模型）架构，天生具备"零样本"能力。

• 归一化：用 "Pre-RMSNorm"，效果优于传统LayerNorm。

• 激活函数：用 "GeGLU 或 SwiGLU"，比ReLU更强。

• 嵌入层："不要"在embedding后加LayerNorm，会破坏性能！

• 位置编码：用 "RoPE"（旋转位置编码），效果最好。

• 去偏置：去掉dense层和LayerNorm里的bias项，提升稳定性。

• 优化器：用 "AdamW"，权重衰减设0.1。

• 学习率：先线性增长（warmup），再余弦衰减到最大值的10%。

• 梯度裁剪：设为1.0，防止梯度爆炸。

• 精度：用 "bfloat16"，比float16更稳定。

• 崩溃挽救：训练中断？找一个"loss scale > 0"且"梯度波动小"的checkpoint，从那里重启。

一句话：细节决定成败。你用的每一个小技巧，都在悄悄提升模型的上限。

Q25: 微调大模型时，如果 batch size设置太小会出现什么问题？

A： Batch Size太小，就像一个人在暴风雪里划独木舟。

• 问题：每次更新方向不稳定，充满"噪声"。

• 后果：模型一会儿往东，一会儿往西，训练过程剧烈震荡，收敛慢，容易卡住。

• 比喻：你让一个新手司机，每次只看前方1米路开车，他肯定晃得厉害。

解决：适当加大batch size，让梯度更"平均"，方向更稳定。

Q26: 微调大模型时，如果 batch size设置太大会出现什么问题？

A： Batch Size太大，就像用导弹轰蚊子——费劲，还不一定有效。

• 问题：大批次的梯度几乎等于"真实梯度"，已经非常精确了。

• 后果：

  • 增加batch size，"无法减少训练步数"。

  • 每一步要处理的数据翻倍，"计算量（FLOPS）翻倍"，训练时间反而更长。

  • 可能导致模型收敛到"次优解"，性能反而下降。

Google的经验：当batch size超过临界点，性能不升反降。"不是越大越好，而是"刚刚好"最好"。

Q27: 微调大模型时, batch size如何设置问题？

A： 找那个"黄金平衡点"。

OpenAI的研究指出：

• 更大的batch size，允许你使用更大的学习率。

• 但存在一个"收益递减点"：再往上加，效率不增反降。

• 最佳策略："动态调整"。比如从32K tokens开始，逐步增加到3.2M。

关键公式（简化版）：

最优学习率 ∝ √(Batch Size)

意思是："batch size翻倍，学习率可以开到√2倍"。

实操建议：先用中等大小（如128），观察loss曲线。如果震荡大，加大batch；如果太慢，尝试提高学习率。

Q28: 微调大模型时,优化器如何？

A： AdamW是目前的"王者"，但别局限于此。

• 主流："AdamW"（带权重衰减的Adam），稳定、高效，是标配。

• 进阶：可以试试 "Sophia"。它不靠"梯度方差"来调整步伐，而是用"梯度曲率"——更聪明地判断该踩多深油门。

• 原理：它像是一个老司机，能感知路面坡度，而不是只看车速。

建议：新人用AdamW，高手可探索Sophia等新锐优化器，说不定有惊喜。

Q29: 哪些因素会影响内存使用？

A： 显存消耗是"四大天王"联手造成的：

1. 模型大小：参数越多，占内存越大。

2. 批量大小（Batch Size）：一次处理越多样本，内存越满。

3. LoRA参数数量：LoRA虽然省，但也不是零消耗。

4. 序列长度（Sequence Length）：输入/输出越长，占用内存越高。

救命技巧：缩短输入长度，能瞬间释放大量显存！比如把max_length从4096降到2048。

Q30: 进行领域大模型预训练应用哪些数据集比较好？

A： 数据质量，决定模型天花板。

首选："书籍、学术论文、技术标准"

→ 信息密度高、逻辑严密、术语规范，像"专业教材"。

次选：权威行业网站、政府报告、专利文件

→ 质量虽略逊于论文，但覆盖广、时效性强。

慎用：新闻、社交媒体、论坛帖子

→ 噪音太多，易污染模型。

一句话：别指望用抖音热榜训练出一个诺贝尔奖得主。

Q31: 用于大模型微调的数据集如何构建？

A： 重申一遍："数据质量 > 数量"！

构建建议：

1. 专业性：答案必须来自领域专家。

2. 多样性：涵盖各种问题类型、难度、表达方式。

3. 纯净性：清洗无关词、错别字、敏感内容。

4. 一致性：统一输入输出格式。

5. 平衡性：多个子任务的数据量均衡，别让一个任务"压垮"其他任务。

记住：你不是在收集数据，你是在"铸造一把钥匙"，用来打开AI的潜能之门。

Q32.1: 大模型训练loss突刺是什么？

A： Loss突刺，就像你家的温度计突然从25°C飙到50°C，然后又回落。

在训练过程中，Loss（损失值）本来平平稳稳地下降，突然某一步，它"啪！"地冲上天，形成一个尖峰。

后果：

• 模型可能需要很久才能恢复；

• 更糟的是，它再也回不去了——"训练彻底失败"，模型再也收敛不了。

形象比喻：你正在爬山，突然脚下一滑，摔进了悬崖，再也没找到路回来。

Q32.2: 为什么大模型训练会出现loss突刺？

A： 罪魁祸首，是"Adam优化器"的"心理疾病"。

理论解释有点烧脑，但我们可以这样理解：

• Adam优化器像个聪明管家，它会根据"过去的梯度"来决定下一步怎么走。

• 但在大模型里，"浅层网络"（靠近输入）长时间不动，而"深层网络"（靠近输出）一直在动。

• 某一天，浅层网络突然"苏醒"，剧烈变动。

• 它和深层网络的状态严重脱节 → 整个系统陷入混乱 → Loss暴涨！

三大诱因：

1. 浅层参数长时间未更新（梯度接近0）。

2. 学习率太小 → 梯度更新太保守。

3. e值（Adam中的一个小常数）过大 → 导致优化器"误判"。

本质：不是数据不好，是优化器"内部失衡"了。

Q32.3: 大模型训练loss突刺如何解决？

A： 四招救命法：

1. 减小学习率：最简单，治标不治本。

2. 减小e值：把Adam中的epsilon参数调小，让优化器更敏感。

3. 缩放浅层梯度：在GLM-130B中用的方法——"把浅层网络的梯度乘以一个小系数（如0.1）"，让它"轻一点动"。

4. 更换数据：一旦检测到突刺，立即换一批干净数据继续训练（PaLM用的方法）。

终极建议："优先用"缩放浅层梯度""。这是目前最有效、最优雅的解决方案。

顺便提醒：fp16混合训练时，如果upscale设太小，会导致梯度下溢，也会加剧这个问题！记得调高它。

✅ 总结：微调大模型的终极心法

阶段	核心行动	比喻
选基座	数据少选Chat，数据多选Base	买现成宝马 vs 从零造车
数据为王	质量＞数量，格式规范	给AI喂钻石，不是沙子
用LoRA	一律首选LoRA！	给跑车加涡轮，不换引擎
防遗忘	混合通用数据（1:5~1:10）	学医不忘背《新华字典》
训前准备	扩充词表、清理数据、设计Prompt	洗澡、穿正装、带笔记本
训练过程	用AdamW，学习率≤2e-5，梯度裁剪1.0	开车不猛踩油门，不急转弯
监控异常	留意loss突刺，用梯度缩放	车上有仪表盘，有预警灯
评估验证	自动+人工双保险	期中考试+毕业答辩
终极目标	不是灌输知识，是唤醒能力	教会学生思考，不是背答案

你不需要成为AI科学家，只需要成为一位"聪明的驯兽师"。

掌握这套方法，你就能驯服庞然大物，让它为你所用。