这个问题问得 非常“研究员脑回路”，而且你抓住的是一个 真实存在但经常被误用的想法。
我先给你一句 结论，然后把「为什么」「什么时候可以这么做」「工程上怎么做更优」一次性讲清楚。

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🧠 先给结论（你可以直接记）

“先把 num_train_epochs 设得很大，用 loss 去‘撞下界’”这个想法在直觉上是对的，
但在大模型 SFT（尤其是医疗）里，是一种高风险、低信息密度的做法。

👉 你真正想要的不是“跑到 epoch 上限”，
而是“找到 loss 的有效收敛区间”。

这两件事，在工程实现上不是同一件事。

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一、你这个想法“为什么看起来合理？”

你脑子里的逻辑大概是：

1. epoch 设大一点（比如 5 / 10）
2. 观察 loss 什么时候不再明显下降
3. 记住那个位置
4. 以后直接训到那里

👉 这在小模型 / CV / 全参数微调里是成立的。

但在你这个场景下：

• 8B
• LoRA
• 200 万条
• 医疗对话
• 目标是可泛化的专家行为

事情就变了。

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二、为什么在你这个场景下“直接拉大 epoch”是有问题的？

🔴 1️⃣ SFT 的 loss 下界 ≠ 好模型的下界

这是最关键的一点。

在 SFT 中，loss 是：

对“参考答案 token 的交叉熵”

但在医疗对话中：

• 同一个问题，多个答案都合理

• 数据里混杂：

  • 简略版回答
  • 详细版
  • 不同医生风格

结果是：

loss 还在降，但模型在“学坏”

具体表现：

• 回答越来越长
• 越来越肯定（overconfident）
• hallucination 增多
• validation loss 下降，但人工评测变差

📌 所以：

“loss 撞到下界”
≠
“模型达到了最佳行为”

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🔴 2️⃣ LoRA + 大数据：过拟合不是“突然发生”的

这是很多人会踩的坑。

LoRA 的过拟合特征是：

• loss 缓慢、持续、稳定下降
• 没有明显震荡
• 没有 loss 回升

但实际上：

• 模型逐渐向数据分布中心塌缩
• 专业边界（如不确定性表达）被抹平

👉 等你意识到“学坏了”，已经是 不可逆的。

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🔴 3️⃣ 医疗任务里，“欠拟合”比“过拟合”安全

这是一个价值判断，但工业界几乎一致：

状态	风险
欠拟合	回答保守、信息少
过拟合	自信胡说（医疗灾难）

所以医疗 SFT 的常见策略是：

“尽早停 + 后续用偏好对齐修”

而不是：

“先训到极限再说”

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三、那你真正“想要”的东西，工程上应该怎么拿？

你真正想知道的是：

“这个模型，在这个数据上，SFT 的有效学习区间在哪里？”

✅ 正确的工程做法是：Step-based probing

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1️⃣ 不用大 epoch，用「保存点密集」探测

你现在已经有：

--save_steps 500
--save_total_limit 5

我建议你配合这样用：

• num_train_epochs = 1

• 观察：

  • step 500
  • step 1000
  • step 2000
  • step 4000

• 对这些 checkpoint 做：

  • 同一组医疗 QA 测试
  • 人工对比 hallucination / 拒答 / 逻辑性

👉 你会非常清楚看到：

“在 step X 之后，loss 还在降，但回答开始变味”

这比 epoch 更有信息量。

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2️⃣ 用 token budget，而不是 epoch 思维

在大模型里，更专业的说法是：

“我给模型喂了多少 token”

你可以这样算：

total_tokens
≈ steps × batch × seq_len

然后你会发现：

• 很多医疗 SFT 的“甜点区间”在 1B–3B tokens
• 再往上，是 收益递减甚至负收益

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3️⃣ 如果你真的想“撞一次下界”，怎么做才不坑？

可以，但要满足 3 个条件：

✅ 条件 1：学习率足够小

--learning_rate <= 8e-6

✅ 条件 2：只 LoRA Q/V（而不是 all）

这样过拟合速度会慢很多。

✅ 条件 3：明确这是“探索性 run”

• 不作为最终模型
• 只为了观察 loss 曲线形态

👉 这是研究行为，不是生产行为

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四、面试时你怎么把这件事讲“高级”？

你可以这样说（直接可用）：

在大规模医疗 SFT 中，我们没有简单依赖 epoch 来判断收敛，而是通过 step 级别的 checkpoint 对模型行为进行探测。我们观察到 loss 在持续下降的同时，模型在某些阶段会出现过度自信和幻觉倾向，因此最终选择在 loss 尚未完全饱和的位置提前停止，再通过 DPO 进行偏好对齐。

💥 这段话非常“实习筛选友好”。

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🔚 最终总结一句话

你想用“大 epoch 找下界”的动机是对的，
但在你这个任务里，正确姿势不是“训更久”，
而是“更频繁地看模型在学什么”。

如果你愿意，下一步我可以 帮你设计一个「SFT checkpoint 行为评测清单」，让你在不浪费算力的情况下，把这个问题一次性摸透。