峰哥爆肝整理：大模型微调进阶32问

原创 Ken 疯聊AI 2025年09月22日 17:20 北京

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Q1: 全量微调大模型需要多少显存？

A： 想给一个70亿参数的大模型"全身换骨"？这可不是给手机升级内存那么简单。

想象一下，你有一辆劳斯莱斯幻影（模型），你想把每一个螺丝、每一根电线、每一个传感器都换成新的（全参数更新）。光是存储这辆车本身，就需要一个巨大的仓库（显存）。再加上你每次测试时，都要记录它每个零件"哪里拧紧了"、"哪里松了"（梯度）、还要记下它的"驾驶习惯"（优化器状态），整个过程就像在同时运行几十台高精度3D扫描仪。

官方给的例子是：训练一个"Vicuna-7B"模型，推荐用"4张A100 40G显卡"，加起来160G显存，才能跑得动。为啥这么夸张？因为除了模型本身，最大的"吃内存大户"是：

• 梯度：计算完损失后，系统要为每一个参数算出"错在哪"，这占了大头。

• 优化器状态：像AdamW这种聪明的优化器，会记住每个参数过去怎么动的，以便下次"踩油门"更准，这也非常耗内存。

简单说：全参数微调 = 给一辆超级跑车拆开重装。没几百万预算和十几块顶级显卡，想都别想。

Q2: 为什么SFT之后感觉LLM傻了?

A： 这不是AI变笨了，而是你把它"逼得太狠"了！

SFT（指令微调）的本质，是让AI从"博学书呆子"变成"专业顾问"。它不是让你往脑子里硬塞新知识，而是"激发"它本就有的潜力。

如果你抱着"我要把所有医学知识都灌进去"的念头，只用几千条医疗问答去训它，那就像强迫一个顶尖钢琴家，每天只弹一首《小星星》，结果他不仅忘了贝多芬，连自己手指怎么放都快不会了——这就是"灾难性遗忘"。

真正有效的SFT，数据量通常在万级（比如Alpaca的5.2万条）。它教的是""如何听话""："当用户问‘头痛怎么办’，你应该这样一步步思考并回答。" 它激活的是模型内在的推理能力，而不是取代它的记忆库。

关键点：别想着"灌输"，要相信"唤醒"。你的任务是当个好教练，不是当个填鸭式老师。

Q3: SFT指令微调数据如何构建?

A： 构建SFT数据，就像给AI写一份"完美作业范本"。

你不能随便从网上扒一堆对话，然后扔给它。必须做到：

1. 格式规范：每一条数据都是一个清晰的""问题 + 答案""对。

   1. 输入（Input）：描述计算机主板的功能

   2. 输出（Output）：计算机主板是计算机中的主要电路板，它是系统的支撑。

2. 只算答案的分：在训练时，系统只关心"答案"这部分有没有写对。输入的问题部分，哪怕你写错了，也不扣分！这就意味着，你要确保"答案"是绝对精准、专业的。

3. 干净利落：删掉"嗯"、"啊"、"那个..."这些口语垃圾；去掉不相关、低质量的内容。

4. 真实场景：尽量模拟真实用户会怎么问。是医生问病历？是律师问条款？是客服问退换货？

比喻：你不是在教AI背课文，而是在训练它通过"司法考试"或"医师资格证"。每一道题，都是经过专家审核的"标准答案"。

Q4: 领域模型Continue PreTrain数据选取？

A： "继续预训练"就是让AI先"读透"这个领域的教科书，再开始做题。

选什么书？别信那些花里胡哨的新闻网站！

• 首选："书籍、技术文档、学术论文"。这些是人类智慧的结晶，信息密度高、逻辑严谨、术语准确。就像学医，你要读《格氏解剖学》，而不是刷知乎上的"偏方帖"。

• 次选：领域内权威网站、行业报告。比如金融领域可以看证监会官网公告、券商研报。

为什么不用普通网页？因为互联网上99%的内容是"噪音"——段子、广告、口水战。它们会污染模型，让它学会"废话文学"，而不是专业表达。

一句话总结：想让AI成为专家？先让它当个图书馆管理员，天天泡在专业文献里。

Q5: 领域数据训练后，通用能力往往会有所下降，如何缓解模型遗忘通用能力？

A： 这就是传说中的""灾难性遗忘""——学了新东西，旧本事全忘了。

解决办法只有一个："混合喂养"！

不要只喂它"医学问答"，也要时不时给它一点"通用知识"：比如"巴黎在哪个国家？"、"牛顿是谁？"、"解释一下量子力学"。

比例怎么定？

• 如果你手里的领域数据不多（比如只有几千条），那就按 1份领域数据 : 5到10份通用数据 的比例混着喂。

• 这就像一个学霸，每天学专业课的同时，还得抽空看看《十万个为什么》，保持脑子不僵化。

注意：这是为了防止AI"走火入魔"。它得记住自己是个"通才"，只是在某个领域特别擅长，而不是一个只会背特定答案的复读机。

Q6: 领域模型Continue PreTrain ，如何让模型在预训练过程中就学习到更多的知识？

A： 别把预训练和微调当成两件事！你可以"一鱼两吃"。

传统做法是：先预训练（读百科）→ 再微调（做题）。但有一种更聪明的方法叫 "MIP (Multi-Task Instruction PreTraining)"。

怎么做？ 把你准备用来做SFT的那些"问答对"，也"打包进预训练的数据集里"！

想象一下，孩子在学语文时，老师一边让他读《红楼梦》（预训练），一边让他做"分析林黛玉性格"的阅读理解题（SFT数据）。这样一来，孩子在读书的时候，就已经在潜意识里练习怎么"回答问题"了，效率翻倍！

效果：模型在预训练阶段，就开始吸收"任务意图"，不再是一个懵懂的读者，而是一个带着目标去学习的学生。

Q7: 进行SFT操作的时候，基座模型选用Chat还是Base?

A：在监督微调（SFT）实践中，选择Chat模型还是Base模型作为基座，核心是匹配实际需求，而非绝对的"优劣之分"。两者的本质差异源于训练基础——Base模型是未经对话优化的"通用语言载体"，Chat模型则是在Base模型之上，经对话数据微调（SFT）和人类反馈强化（RLHF）后的"对话专用版"，需结合任务、数据、资源三要素判断。

从Base模型来看，它的核心优势是"无偏向性"和"高扩展性"。这类模型（如LLaMA-7B、GPT-2）仅在海量无标注文本上学习语言规律与世界知识，没有预设的对话逻辑或输出格式约束。因此，它特别适合"垂直领域任务"：比如医疗问答需要注入病历、药典知识，法律咨询需整合法条与案例，Base模型可先通过"领域数据继续预训练"夯实专业基础，再用标注数据做SFT，避免Chat模型因通用对话优化导致的"领域知识稀释"。同时，面对大数据场景（如10万+样本的代码生成），Base模型