1. 大模型語言模型訓練的幾種主流方法

訓練大型語言模型（LLM）是一個複雜但回報豐厚的過程。根據不同的需求和資源，我們可以選擇多種訓練策略。

1.1 從頭訓練（Pre-training from Scratch）與全參數微調

這種方法指的是在一個大規模的、無標籤的文本語料庫上，從零開始訓練一個全新的語言模型。

• 優點：可以根據特定領域或語言的需求，構建一個高度定製化的模型。
• 缺點：需要巨大的計算資源（數百甚至數千個GPU）、海量的數據和漫長的訓練時間。成本極高，通常只有大型科技公司或研究機構能夠承擔。

1.2 無需訓練：Few-shot Prompting

這是一種“即插即用”的方法，不涉及任何模型參數的更新。我們通過在輸入中提供少量示例（shots），來引導模型理解任務並給出期望的輸出。

• 優點：成本極低，無需訓練，上手快。
• 缺點：性能受限於模型本身的泛化能力和Prompt的設計質量，對於複雜任務效果有限。

1.3 微調方案（Fine-tuning）

微調是目前應用最廣泛的方法，它利用已經預訓練好的模型（Foundation Model），在特定的、小規模的、有標籤的數據集上進行進一步訓練，以適應新的任務。

1.3.1 SFT (Supervised Fine-tuning)

SFT是最直接的微調方式，它使用高質量的“指令-回答”數據對來訓練模型，讓模型學會遵循指令並生成相應的回覆。

1.3.2 持續預訓練 (Continual Pre-training)

當我們的任務領域與原始預訓練模型的領域差異較大時（例如，從通用新聞語料到醫學文獻），可以先在特定領域的無標籤數據上進行持續預訓練，然後再進行SFT。這有助於模型學習新領域的知識和語言風格。1

專業術語解釋：持續預訓練 vs. SFT

• 持續預訓練 的目標是向模型注入新知識，使用的是無標籤的領域文本，學習的是語言模型本身。
• SFT 的目標是教會模型如何遵循指令，使用的是有標籤的“指令-回答”數據，學習的是一種“行為模式”。

1.3.3 強化學習：DPO / ORPO

• DPO (Direct Preference Optimization)：一種更直接的強化學習方法，它通過“偏好數據”（即哪個回答更好）來優化模型，使其更符合人類的偏好。相比傳統的RLHF，DPO更穩定且易於實現。1
• ORPO (Odds Ratio Preference Optimization)：DPO的變種，進一步簡化了流程，將指令微調和偏好對齊合併為一個階段，效率更高。1

專業術語解釋：DPO
DPO繞過了訓練獎勵模型的步驟，直接在偏好數據上優化語言模型。它將偏好學習問題轉化為一個簡單的分類問題，從而使得訓練過程更加穩定和高效。

1.3.4 人類反饋強化學習 (RLHF / RLAIF)

• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)：經典的對齊方法。首先訓練一個獎勵模型（Reward Model）來識別人類偏好的回答，然後用這個獎勵模型作為信號，通過強化學習算法（如PPO）來優化語言模型。
• RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback)：RLHF的變種，使用一個更強大的AI模型來代替人類標註者，為數據提供偏好標籤，從而降低成本和加速流程。

專業術語解釋：RLHF
RLHF包含三個主要步驟：1. 監督微調一個初始模型；2. 收集人類對模型輸出的偏好數據，訓練一個獎勵模型；3. 使用獎勵模型通過強化學習優化初始模型。這個過程複雜但對齊效果好。

1.3.5 PEFT (Parameter-Efficient Fine-tuning)

PEFT旨在通過只微調模型的一小部分參數來降低訓練成本。

• LoRA (Low-Rank Adaptation)：通過在模型的某些層中注入低秩矩陣來進行微調，訓練時只更新這些小矩陣的參數。
• QLoRA：LoRA的升級版，結合了4-bit量化技術，進一步將顯存需求降低到驚人的水平，使得在消費級GPU上微調大型模型成為可能。

1.3.6 MoE (Mixture of Experts) 路由微調

MoE模型由多個“專家”子網絡和一個“路由器”組成。在微調時，可以針對性地訓練特定的專家或路由器，使其在特定任務上表現更出色。3

專業術語解釋：MoE
想象一個團隊，每個成員都是某個領域的專家。當一個任務來臨時，路由器（項目經理）會判斷這個任務應該交給哪個專家來處理。MoE模型就是這樣工作的，它可以在不顯著增加計算量的情況下，極大地擴展模型參數規模。

2. 基於預訓練模型的增量微調

2.1 流行的開源預訓練模型

2.2 各微調方案的優缺點及適用場景

2.3 主流微調框架

2.4 GPU服務器配置建議

微調所需的顯存主要取決於模型大小和微調方法。以下是一個基於經驗的參考：

省錢小貼士：QLoRA 是個人開發者和小型團隊的福音。通過使用4-bit量化，它能將顯存需求降低到原來的1/4左右，使得在單張消費級顯卡（如RTX 4090）上微調70B模型成為可能。

3. 增量微調的數據集準備：高質量數據的藝術

“Garbage in, garbage out.” 這句話在模型微調中是金科玉律。高質量的數據是決定微調成敗的關鍵。下面我們詳細探討幾種主流的數據集格式及其構建方法。

3.1 經典對話格式 (Conversation Format)

這是最基礎的SFT數據格式，模擬一問一答。

簡單場景示例：

{
  "conversations": [
    { "from": "human", "value": "你好，你叫什麼名字？" },
    { "from": "gpt", "value": "我是一個大型語言模型，由[你的公司]訓練。"}
  ]
}

複雜場景示例（企業客服機器人）：

{
  "conversations": [
    { "from": "human", "value": "我的訂單(No. 2023092512345)一直顯示在處理中，已經三天了，請問是什麼情況？" },
    { "from": "gpt", "value": "您好，請稍等，我正在為您查詢訂單(No. 2023092512345)的最新狀態... 查詢到您的訂單由於其中一件商品（商品ID: 8801A）暫時缺貨，導致發貨延遲。我們預計該商品將在24小時內補貨併發出，給您帶來不便非常抱歉。作為補償，我們已將一張10元無門檻優惠券發放到您的賬户。"}
  ]
}

3.2 指令格式 (Instruction Format)

這種格式更側重於讓模型理解並完成一個特定任務。

簡單場景示例：

{
  "instruction": "將下面的英文翻譯成中文。",
  "input": "Hello, world!",
  "output": "你好，世界！"
}

複雜場景示例（生成商業運營策略）：

{
  "instruction": "你是一位經驗豐富的市場分析師。請根據以下信息，為一款新的無糖蘇打水產品制定一個社交媒體推廣的核心策略。",
  "input": "產品名稱：清汽蘇打；目標用户：18-30歲，關注健康、注重生活品質的年輕白領；產品特點：0糖0脂0卡，添加真實果汁，口感清爽；預算：50萬/月。",
  "output": "好的，基於'清汽蘇打'的產品定位和目標用户，我建議以下社交媒體推廣策略：\n**核心主題：** ‘輕享生活，無‘腹’擔’\n**平台矩陣：**\n1. **小紅書 (主陣地):** 邀請健康、健身、美食類KOL進行產品評測和場景化內容植入（如辦公室下午茶、運動後補水），發起#清汽蘇打健康打卡#話題挑戰，激勵UGC內容創作。\n2. **抖音/B站:** 製作高質量短視頻，內容方向包括：a) 口感ASMR；b) 創意DIY飲品教程；c) 街頭採訪，突出年輕人對健康飲品的看法。\n3. **微博:** 作為官方信息發佈和粉絲互動的主要渠道，定期舉辦抽獎活動，與相關品牌進行聯動，擴大聲量。\n**預算分配：** KOL/KOC合作佔60%，平台廣告投放佔30%，內容製作和活動佔10%。"
}

3.3 多輪對話格式 (Multi-turn Conversation Format)

多輪對話要求模型具備理解和維持對話上下文的能力，這對於構建真正智能的聊天機器人至關重要。

複雜場景示例（上下文追問與澄清）：

{
  "conversations": [
    { "from": "human", "value": "我想為我的團隊預訂一個會議室，下週三下午。" },
    { "from": "gpt", "value": "好的，請問您的團隊大概有多少人？我們需要根據人數來確定會議室的大小。" },
    { "from": "human", "value": "我們有8個人。" },
    { "from": "gpt", "value": "收到。正在查詢下週三下午可用的8人會議室... 目前有‘天王星’和‘海王星’兩個會議室可用。‘天王星’配備了投影儀和白板，‘海王星’配備了高清視頻會議系統。請問您需要哪一個？" },
    { "from": "human", "value": "我們需要視頻會議功能。" },
    { "from": "gpt", "value": "好的，已為您預訂下週三下午2點至4點的‘海王星’會議室。預訂詳情已發送到您的郵箱，請查收。" }
  ]
}

3.4 思維鏈 (Chain-of-Thought, CoT)

CoT數據通過向模型展示解決問題的詳細步驟，來激發其內在的推理能力。這對於需要邏輯、數學或代碼能力的任務至關重要。2

複雜場景示例（命理推理/邏輯分析）：

{
  "instruction": "案件：一位女士被發現在反鎖的房間內中毒身亡，桌上有一杯有毒的酒和一封遺書。但法醫發現，死者的死亡時間早於遺書的書寫時間。房間內沒有其他人進入的痕跡。請問這最可能是什麼情況？請給出你的推理過程。",
  "output": "這是一個經典的邏輯推理問題。我的分析過程如下：\n1. **核心矛盾：** 死亡時間早於遺書書寫時間。這意味着死者不可能自己寫下遺書。\n2. **關鍵線索：** 房間是反鎖的，沒有強行進入的痕跡。這表明兇手（如果存在）是以一種巧妙的方式離開或從未進入房間。\n3. **排除自殺：** 基於第一點，自殺的假設不成立。\n4. **可能的假設：** 他殺。我們需要解釋兇手是如何做到“密室殺人”並留下遺書的。\n5. **推理鏈：** \n   a. 兇手在死者進入房間前，就已經在房間裏設置好了毒酒。\n   b. 兇手通過某種方式誘導或強迫受害者喝下毒酒。\n   c. 在受害者死亡後，兇手偽造了遺書。\n   d. **如何離開？** ‘反鎖’是關鍵。有些鎖具可以在門外用特殊工具（如細線、卡片）操作鎖舌，造成從內部反鎖的假象。或者，兇手從未離開，而是藏在房間的某個隱蔽角落（如衣櫃、牀下），等警察進入時趁亂逃走。\n**結論：** 這最可能是一起他殺案件。兇手在殺人後偽造了遺書，並利用特殊的技巧製造了密室的假象。調查的重點應該是檢查門鎖是否有被操作過的痕跡，以及搜查房間內所有可能的藏身之處。"
}

3.5 不同數據集的適用場景和模型選擇

3.6 DPO / ORPO 訓練語料構建

偏好數據的核心是 (prompt, chosen, rejected) 三元組。2 構建這類數據的常見流程如下：

1. 生成候選： 針對同一個 prompt，使用一個或多個SFT模型生成多個不同的回答。
2. 進行標註：

• 人工標註： 標註者根據一系列標準（如真實性、無害性、幫助性、詳細程度）來選擇一個最佳回答 (chosen) 和一個較差的回答 (rejected)。
• AI標註 (RLAIF)： 使用一個更強大的“教師”模型（如GPT-4o）來自動評估和選擇 chosen 和 rejected，可以極大提高效率。

舉例：

{
  "prompt": "作為一名運營，如何提升APP的日活躍用户（DAU）？",
  "chosen": "提升DAU是一個系統工程，可以從以下四方面着手：1. **優化用户體驗**：簡化核心流程，減少加載時間，確保APP穩定。2. **增加用户粘性**：建立簽到、積分、等級等成長體系，讓用户有持續使用的動力。3. **推送精準內容**：基於用户畫像和行為，推送個性化的內容或活動，吸引用户打開APP。4. **策劃線上活動**：定期舉辦有吸引力的活動，如挑戰賽、節日活動等，並通過Push、短信等渠道觸達用户，引導其迴歸。",
  "rejected": "多做活動，多發優惠券。"
}

3.7 RLHF / RLAIF 訓練語料

RLHF的數據通常更復雜，除了 chosen 和 rejected，還可能包含更細緻的評分。

• 評分制： 對每個回答從1到5分進行打分，涵蓋多個維度（如相關性、流暢性、安全性）。
• 排序制： 對多個（>2個）回答進行排序。

這些數據用於訓練一個獎勵模型 (Reward Model)，這個模型學會了預測人類或教師模型會給哪個回答打更高的分。然後，這個獎勵模型會指導SFT模型進行進一步的優化。

3.8 MoE 路由微調語料

MoE微調的關鍵是讓路由器學會將正確的任務分配給正確的專家。因此，數據集需要帶有明確的“任務類型”或“領域”標籤。

構建策略：

1. 定義專家領域： 首先明確每個專家的分工，例如：專家A（數學與代碼）、專家B（創意寫作）、專家C（金融知識）、專家D（通用對話）。
2. 準備領域數據： 收集或生成對應領域的數據集。
3. 打上路由標籤： 在數據預處理時，為每個樣本添加一個元數據字段，指明它應該由哪個專家處理。

舉例：

// 樣本1：應該路由到專家A（數學與代碼）
{
  "task_type": "coding",
  "instruction": "用Python寫一個函數，計算斐波那契數列的第n項。",
  "output": "def fibonacci(n): ..."
}

// 樣本2：應該路由到專家B（創意寫作）
{
  "task_type": "creative_writing",
  "instruction": "寫一首關於秋天的五言絕句。",
  "output": "空山新雨後，天氣晚來秋。明月鬆間照，清泉石上流。"
}

在訓練時，路由器會根據 task_type 學習將輸入路由到正確的專家，從而實現“專人專事”，提升模型在多任務環境下的綜合表現。

4. 特定模型的預訓練差異

不同的預訓練模型由於其架構和訓練數據的差異，在微調時對數據的偏好和要求也不盡相同。理解這些差異，可以幫助我們更有針對性地準備數據，從而最大化微調效果。下面我們以在代碼和多模態領域各具特色的 DeepSeek 和 Qwen 為例進行説明。

4.1 DeepSeek：為代碼和推理而生

DeepSeek 模型系列，特別是其 Code 模型，在訓練時吸收了海量的代碼和數學相關數據，使其天生具備強大的邏輯推理能力。因此，在微調 DeepSeek 時，數據準備應側重於發揮其長處。

• SFT 數據集（必選）：這是所有微調的基礎。對於 DeepSeek，即使是通用的SFT數據，也建議儘量與代碼、數學、或需要邏輯推理的場景相關。數據格式遵循標準的指令或對話格式即可。
• DPO 數據集（推薦）：當需要模型在特定風格或標準上進行對齊時（例如，生成更安全、更簡潔或更符合特定規範的代碼），DPO 數據集是必不可少的。你需要準備 (prompt, chosen, rejected) 格式的數據，其中 chosen 的代碼/答案比 rejected 更優。
• 思維鏈 (CoT) 數據（強烈推薦）：這是最大化 DeepSeek 推理能力的關鍵。1 在微調數據中包含詳細的解題步驟或代碼實現邏輯，能顯著提升模型在複雜問題上的表現。在缺乏真實數據時，甚至可以採用合成數據的方式，利用更強的模型（如GPT-4）來生成高質量的帶推理過程的數據。

總結： 微調 DeepSeek 的核心思想是“餵養”它高質量的、包含邏輯和推理過程的數據，從而激活並強化其在代碼和數學領域的先天優勢。

4.2 Qwen：全能的多模態與混合推理專家

Qwen（通義千問）系列模型由阿里巴巴達摩院開發，其一個顯著特點是強大的多模態能力和獨特的“混合推理模式”。

• 多模態數據集：對於 Qwen-VL 等視覺語言模型，你可以準備圖文並茂的數據集進行微調。例如，輸入一張圖表圖片和相關問題，期望模型能理解圖表並回答問題。數據格式通常會將圖像和文本編碼在一起。
• 混合推理數據集：Qwen-3 引入了一個創新的“思考模式”，允許模型在需要時展現其推理過程（CoT），在不需要時直接給出答案。5 這為數據準備帶來了極大的靈活性。你可以構建一個混合數據集，其中一部分是包含詳細步驟的 CoT 數據，另一部分是直接的問答對。這有助於訓練出一個既能“思考”又能“秒答”的智能模型。
• 通用SFT/DPO數據集：與 DeepSeek 類似，通用的SFT和DPO數據也適用於Qwen，用於注入領域知識和進行偏好對齊。其數據格式與其他模型完全兼容。

總結： 微調 Qwen 的關鍵在於利用其多模態和混合推理的特性。如果你需要模型處理圖像，就準備圖文數據；如果你希望模型在“深思熟慮”和“快速響應”之間自由切換，就準備混合推理的數據集。

對比總結