纯干货！关于 SFT 的22条经验分享

主要观点总结

文章介绍了关于加入青稞AI技术交流群以及大模型的SFT（监督微调）技术的多个方面，包括其定义、原理、应用、调参、评估等。文中还提供了关于SFT的相关代码示例。

关键观点总结

关键观点1: SFT技术概述

SFT是大模型的标配技术之一，通过监督学习的方式提升模型在特定领域的能力。它与预训练、RLHF等技术结合，提高大模型的性能。

关键观点2: SFT与预训练、RLHF的区别

预训练让大模型获得通用能力，SFT提升特定领域能力，而RLHF则让大模型的输出与人类意图对齐。三者结合使用，可以发挥各自的优势。

关键观点3: SFT的分类

SFT可以按照任务不同、模型参数是否变化等方式进行分类。不同的分类方式适用于不同的应用场景。

关键观点4: SFT的实施流程

SFT的实施包括选择基座模型、构建训练数据集、调整参数等步骤。其中，训练数据集的构建是核心环节，需要保证数据的质量和多样性。

关键观点5: SFT的评估方法

SFT的效果可以通过客观和主观的标准进行评估。客观评估包括loss曲线等，主观评估则根据预期目标效果的评估框架进行。

关键观点6: SFT的不良后果及避免方法

SFT可能会导致模型的通用能力下降、出现过拟合等现象。为了避免这些问题，可以采用PEFT方法、调整学习率、使用数据配比等方式。

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