本文介绍了大模型微调的三种主要方式：继续预训练(CPT)通过无标注数据强化特定能力；监督微调(SFT)使用问答对提升模型指令跟随能力；偏好训练(DPO)通过对比答案质量优化输出。文章强调微调成本高、技术门槛高，建议优先考虑提示词工程和RAG等替代方案。只有在需要特定领域专业知识、特殊输出格式、私有数据深度理解或性能要求极高的场景下，才值得投入资源进行微调。

1、什么是微调?

微调就是在已经训练好的大模型基础上，用你自己的数据继续训练，让模型更符合你的特定需求。

CPT(ContinualPre-Training)继续预训练最基础的微调方式。你拿到一个预训练好的模型，然后用大量无标签的文本数据继续训练它。

SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调最常用的微调方式。你准备好问题-答案对，教模型如何回答特定类型的问题。

DPO(Direct Preference Optimization)偏好训练最新的微调技术，通过对比“好答案“和“坏答案"来训练模型。

2、三种微调方式详解

PT（Continued Pre-Training，继续预训练）

通过无标注数据进行无监督继续预训练，强化或新增模型特定能力。

数据要求

需要大量文本数据(通常几GB到几十GB)数据质量要高，最好是你目标领域的专业内容

适用场景

让模型学习特定领域的知识，比如医学、法律、金融

增强模型对某种语言或方言的理解

让模型熟悉你所在行业的专业术语

SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调

有监督微调，增强模型指令跟随的能力，提供全参和高效训练方式。

数据要求

通常需要几千到几万条高质量的问答对

答案要准确、风格统一

适用场景

训练客服机器人

创建特定任务的助手(比如代码助手、写作助手)

让模型学会特定的对话风格

DPO(Direct Preference Optimization)偏好训练

引入负反馈，降低幻觉，使得模型输出更符合人类偏好

工作原理

给模型同一个问题的两个不同答案

告诉模型哪个答案更好

模型学会倾向于生成更好的答案

适用场景

让模型的回答更符合人类偏好

减少有害内容的生成

提高回答的质量和安全性

3、非必要不微调

1.成本高:需要大量GPU资源和时间

2.技术门槛高:需要懂机器学习、数据处理、模型训练

3.数据要求严格:需要高质量、大量的训练数据4.维护复杂:模型更新后需要重新微调

4、优先考虑替代方案

1.提示词工程

通过精心设计的提示词让模型理解你的需求

成本低，见效快，容易调整

适合大部分使用场景

2.RAG

让模型检索相关文档后再回答

能够获取最新信息

不需要重新训练模型

5、什么情况有必要微调

1.特定领域的专业知识

当你的业务涉及非常专业的领域，而通用模型的知识不够用时

如:医疗诊断系统、法律文书生成、特定行业的技术支持。

2.特殊的输出格式要求

需要模型输出特定格式，而提示词难以稳定控制时。如:结构化数据提取、特定的代码生成规范、标准化的报告格式。

3.私有数据的深度理解

需要模型深度理解你的私有数据，而RAG检索效果不够好时。如:企业内部知识库的深度应用、个人化推荐系统、基于历史数据的预测

4.性能要求极高的场景

对响应速度和准确性要求都很高的场景。如:实时客服系统、高频交易的决策支持、大规模自动化处理

总结

微调是一个强大的工具，但不是万能药。在考虑微调之前，先试试提示词优化和RAG。只有在确实需要深度定制，且有足够资源投入时，才考虑微调。

选择微调平台时，技术小白推荐阿里云百炼，有技术基础的推荐LLaMA-Factory。记住，工具是为了解决问题，不要为了微调而微调。

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