大模型训练必看：SFT到RL的完美切换时机，收藏这篇就够了！！

最新推荐文章于 2026-01-09 16:00:52 发布

原创最新推荐文章于 2026-01-09 16:00:52 发布 · 684 阅读

15 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #算法 #机器学习 #transformer #大数据 #系统架构 #langchain

简介

文章解析了大模型训练中从SFT到RL的转换时机与分工。SFT负责"教规矩"，RL负责"优选"。当SFT充分但性能瓶颈、有明显提升空间或出现过拟合时，应切换到RL。RL能解决负反馈纠偏、无标准答案任务及追求卓越性能的需求。行业主流实践为冷启动SFT后进行强化学习，再通过循环迭代持续优化。

在 LLM 的后训练流水线中，从 SFT 切换到 RL 并不是一个拍脑袋的决定，而是有明确的性能信号和任务目标作为依据。

简单来说：SFT 负责“教规矩”（学套路），RL 负责“优选”（比好坏）。

一、什么时候停止 SFT？（进入 RL 的信号）

当你观察到以下情况时，我这里分为两种情况，说明 SFT 的边际效应已经递减，RL 能够带来特定场景下的效果提升，可以准备进入强化学习阶段：

一是 SFT 训练是否充分

格式和能力已“对齐”，证明 SFT 已经相对充分：模型已经能够稳定地遵循指令（比如：能按 JSON 格式输出，能识别中文指令，不会答非所问）。

SFT 的核心作用是初始化（Warm-up），如果模型还经常复读、格式混乱，说明 SFT 还没做够。

性能遇到瓶颈：模型效果已经有相对较大的提升，比如快到 sota 效果，再继续训练时，SFT 的 loss 降到低位且不再波动，但效果提升不明显，证明 SFT 效果已经到了天花板附近。

SFT 本质上是在模仿训练数据，它能让模型达到数据集中“平均专家”的水平，但很难超越数据集。

二是 RL 相对 SFT 是否有充裕的提升空间

SFT 后距离理论上限还有明显的提升空间：pass@k 明显高于 pass@1，证明模型在回答多次时，通过测试的概率要明显大于回答一次。

可以通过将模型多次生成的数据作为 RL 的正例，引导模型在第一次生成时，更倾向生成大概率通过测试的答案。

SFT 出现“幻觉”与过度拟合：如果继续增加 SFT 数据，模型开始机械地背诵训练集中的事实，导致在未见过的问题上泛化性变差。研究表明：SFT 容易导致记忆，而 RL 有助于泛化。

二、为什么一定要接强化学习？（RL 的应用场景）

如果你的目标符合以下特征，就必须开启 RL 阶段，以下按照从负向到正向的逻辑展开：

需要通过“负反馈”纠偏：

例子：拒绝有害回答、纠正事实性错误。
理由：SFT 主要学习“应该说什么”，很难教模型“不该说什么”。RL（特别是带有惩罚项的 PPO/DPO）能有效抑制模型产生有害或错误的倾向。

任务没有“唯一标准答案”：

例子：“写一个有趣的故事”或“给这个方案提点建议”。
理由：SFT 只能教模型模仿某一个样本，但强化学习可以通过排序（Ranking），告诉模型在 5 个生成的回答中，哪一个比另一个更幽默、更专业。

追求“卓越”而非“合格”：

理由：SFT 的上限由数据集质量决定；RL 则允许模型在大量的自主探索中，通过奖励函数的引导，发现比训练集里更好的表达方式。

三、SFT 与 RL 的分工表

四、行业主流实践路径

目前最顶尖的模型通常遵循以下演进路线：

冷启动 SFT：使用几千到几万条极高质量的样本，让模型学会基本的推理格式和对话规矩。

强化学习（RL）：

Reasoning RL：针对逻辑题，利用结果校验（如代码运行成功、数学题算对）作为奖励信号。
Preference RL：针对主观题，利用 Reward Model 或人类排序数据。

循环迭代：很多时候会在 RL 之后再收集一波由模型自己生成的、通过了 RL 筛选的高质量样本，回头再做一次 SFT（即反思微调/Reject Sampling Fine-tuning），形成螺旋式上升。

五、如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
在这里插入图片描述