GUI-R1项目中的SFT基线模型训练方法解析

GUI-R1项目中的SFT基线模型训练方法解析

在GUI-R1这个多模态大模型项目中，监督式微调(SFT)作为基础训练方法，为后续更高级的训练方式(如GRPO)提供了重要的性能基准。本文将详细介绍如何在GUI-R1项目中训练SFT基线模型。

SFT训练的核心思想

监督式微调(Supervised Fine-Tuning)是大模型训练中的基础阶段，它通过有监督的方式对预训练模型进行微调，使其适应特定任务。在GUI-R1项目中，SFT训练特别关注答案部分的生成，而将"思考"部分设为null，这与后续GRPO等更复杂训练方式形成对比。

训练配置要点

GUI-R1项目中的SFT训练采用了以下关键配置：

1. 模型架构：基于QwenVL2.5-3B模型进行微调
2. 训练目标：专注于答案生成，不处理思考部分
3. 数据格式：采用与LlamaFactory相似的格式进行训练
4. 训练框架：使用经过优化的训练脚本

与GRPO训练的区别

虽然SFT和GRPO使用相似的训练脚本，但两者存在重要差异：

1. 训练目标：SFT仅优化答案生成，GRPO则同时优化思考和答案
2. 奖励机制：SFT不使用奖励模型，而GRPO会引入奖励信号
3. 实验命名：通过不同的experiment_name区分两种训练方式

实际训练建议

对于希望复现SFT基线实验的研究者，建议注意以下几点：

1. 确保使用正确的数据预处理方式，特别是对思考部分的处理
2. 监控训练过程中的验证集表现，防止过拟合
3. 合理设置学习率和训练步数，平衡收敛速度和最终性能
4. 注意模型输出的格式要求，确保与评估脚本兼容

通过正确实施这些训练要点，研究者可以获得可靠的SFT基线模型，为后续更高级的训练方法提供有意义的比较基准。