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ds。事实上loss对于大模型训练仅能做一个基本的判断了基本上到了中后期loss小效果不一定好甚至还会出现loss先下降后上升的情况即使是在训练集。所以正确的判断方法还是从小步数的checkpoint进行accuray或者其他业务指标的判断正常情况只要模型在正常训练该指标通常也是下降逐渐到收敛的一个状态。因此不能太依赖loss指标仅仅做初步参考。数据的多样性非常重要再三强调训练集的数据分布一定要包括测试集的数据分布这样测试集才会有好的效果所以当你的测试集效果不好但是训练集数据还可以的时候记得去检查测试集有没有类似的数据。如果没有ok手动人工针对性添加数据吧先5个10个的先加再看训练效果数据集的风格一定要统一输出的答案风格一定要单一。比如每次答案都是以ison格式的确保数据都是“js犢洧锹啇婚 xxx这种格式。如果sql的答案都是select a,b,c,那么就不要出现select*。保证你数据的统一性纯洁性是模型不学偏的根本。思维链fewshot肯定是可以提高原始模型能力的但是SFT就不用加思维链和fewshot了直接用样本堆死它。而且思维链fewshot也超级耗时啊标注也是一个超级麻烦的事情。所以还不如直接造大量高质量样本直接让模型学习。暴力但是很有效对于多任务问题可能有的同学会问到底多少条数据才合理个人经验每个垂域400条高质量数据足矣。可以对数据集设置一个难易程度让模型先学简单后学难的有利于模型的加速收敛在小模型上面。如果纯用某一类数据去SFT效果可能还会下降这是因为小模型能力差泛化能力也差一旦数据分布相差太大模型基础能力都gameover了。解决方式是要不换更大模型要不增加一些base模型产生的数据。用GRPO训练过的模型去rollout再选择高分的数据去SFT的效果比纯用原始数据SFT的效果可能会更好。而且用这个SFT后的模型去再进行RL效果更佳。但是这个过程不能够重复因为越到后面模型产生的答案越单一其实效果没有那么好。RL和 SFT一样做RL的模型本身就对数据集回答的超级差可能20%都达不要那就果断换模型吧。这里着重说一下SFT是为了让模型有能力去回答问题而RL仅仅是将这个能力推到上限。就和我们打篮球一样一个经过训练的篮球运动员在发挥好的时候可以10中8但是他可能平时就5中5而RL做的就是让该运动员长期处在10中8等状态。但是如果运动员只能10中2且从来没有10中8那么他怎么都到不了10中8。对于reward的设计对于有明显规则可以作为critic的问题比如数学或者逻辑问题RL是有效果的但是如果没有明显规则需要用大模型或者other模型打分的问题可能RL就没有那么大的效果了。特别是那些非常主观问题的比如C罗比梅西伟大吗reward的规则一定要考虑完整且不能太多rewardrule否则会让模型彻底偏向某个规则或者直接reward hacking。比如对于仅有1个正例或者1个负例的数据集如果完成正例的回答是很难的而回答负例是很简单的且正例数据比负例少模型就倾向于全部数据都打负例这样模型依然可以得到高分。对于没有经过SFT的模型kl散度可以不用开因为没有经过SFT的模型产生的数据实际多样性还是有的不会像SFT那么统一RL训练的模型更应该关注reward是否快速增长到收敛而不是看loss。对于有确定性rule reward的数据集可能纯RL也能起到效果不用再去SFT。反之必须SFT再RL。如果SFT都没有效果那么别指望RL了。一定记得取不同训练步骤的checkpoint针对某些问题进行检验好记性不如烂笔头看指标终究抵不过bad case的研究。reward是基石KL散度是尺度器reward直接决定了RL能够达到的上限KL是让模型的生成不要太单一或者太杂乱。通常KL是从小到大调一般0.001足够了。如果Base-RL的效果想要更进一步可以试试用base-RL拒绝采样一批样本然后对Base模型进行简单的冷启动微调随后再继续RL。这就是先挑出reward擒窮助高的样本先微调冷启动一把。reward始终不上涨在排除了一切可能的原因后建议用训练前的模型针对一些case rollout出多个回复(n可以大一点)看下这些回复的奖励是不是都特别低。如果都特别低那说明基模的能力上限就如此想要通过探索来提升表现是行不通的建议换模型或者对 SFT模型进行优化。当出现训练不稳定(如损失值突然飙升)可启用梯度裁剪裁剪值一般为 0.2。PPO的学习率通常需要比SFT小一个数量级。例如如果SFT阶段的学习率是2e-5PPO阶段的初始学习率建议设置为1e-6到3e-6之间。过高的学习率极易导致模式崩溃(Mode Collapse)为防止能力遗忘可以在RL的prompt池中混入5%-10%的通用SFT数据。这是一种简单有效的方法可以在优化特定偏好的同时通过让模型回顾通用任务来“锚定”其基础能力。在PPO训练前务必对RM的输出进行归一化处理。这可以防止因奖励模型打分范围不固定而导致的梯度爆炸或消失极大提升训练稳定性。RLHF阶段的batch size宁大勿小。更大的批次可以提供更稳定的梯度估计尤其对于PPO。如果显存不足应优先使用Gradient Accumulation来等效扩大批次大小。在RLHF中可能经常碰到Reward Hacking解决方案是在奖励函数中加入惩罚项或者调低某个reward的权重系数或者将这些作弊样本作为负例重新训练奖励模型。Reward持续上升并且KL散度爆炸式增长这需要增加KL惩罚项的权重通常建议从一个较小的值(如0.001)开始逐步增加。KL散度很低奖励几乎不增长或者增长缓慢KL惩罚太过了模型被过度束缚调低系数同时可以检查下学习率如果学习率非常低模型更新步子太小可能也会导致reward增长缓慢。模型训练初期就输出大量重复或者无意义的内容习率过高。过大的学习率可能导致模型参数更新过于剧烈跳出了有效的参数空间导致mode collapse。这需要降低学习率。对于大模型微调学习率通常设置得非常小例如 1e-6 到 1e-5 之间。可以从一个保守的值开始尝试。同时使用warmup和decay策略通常是个好主意一般推荐cosine策略。模型响应的长度变得非常短或非常长这是因为奖励模型可能存在length bias需要修正奖励模型在RM训练数据中加入不同长度的优质样本消除长度偏见。或者在RL阶段加入长度惩罚/奖励。reward持续上涨但人工评估发现生成内容存在事实错误或逻辑混乱这是因为RM过拟合或偏好数据存在偏差导致模型学习到“欺骗性策略”。这时候需要根据你的具体任务把奖励拆分多个独立维度分别标注并加权融合。Critic的 Value Loss波动剧烈难以收敛这是因为reward方差过大导致Critic难以准确估计长期价值这时候需要对reward或者advantage进行归一化。策略熵快速下降生成内容同质化严重这是因为entropy_coef过低导致策略过早收敛到局部最优探索能力不足。可以增大熵系数或者采用DAPO的Clip-Higher策略解耦PPO的clip上下界放宽低概率token的提升空间缓解熵崩溃DPO中模型对 chosen和rejected 的概率差增长缓慢这是因为 beta 值过高。DPO中的 beta 参数扮演着类似PPO中KL散度惩罚的角色它控制着隐式奖励模型的温度。beta 过高意味着策略更新过于保守。可以调低 beta。降低 beta可以让模型更大胆地学习偏好拉开 chosen 和 rejected 的差距。DPO中DPO训练损失下降很快但生成效果差甚至不如 SFT模型这是因为beta 值过低 或 学习率过高。beta 过低导致模型过于激进偏离SFT模型太远丢失了通用能力。学习率过高同样会破坏预训练模型的结构。可以调高 beta增加对SFT模型的约束。降低学习率使用更小的学习率(如1e-7到 5e-6)进行微调。GRPO训练batch size越大其实效果越稳定尤其是模型能力没有那么好的情况下。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 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