微调作为一种技术手段，是在已具备广泛知识基础的大型预训练语言模型上，利用针对性的数据集实施额外的训练过程，旨在使模型更精准地契合特定任务需求或深入某一专业领域。微调的核心目标在于实现知识的精细化灌输与指令系统的精确匹配。
大模型的SFT（Supervised Fine-Tuning）方式主要包括以下几种：
1.全参数微调（Full Parameter Fine Tuning）：全参数微调涉及对模型的所有权重进行调整，以使其完全适应特定领域或任务。这种方法适用于拥有大量与任务高度相关的高质量训练数据的情况，通过更新所有参数来最大程度地优化模型对新任务的理解和表现。
2.部分参数微调（Sparse Fine Tuning / Selective Fine Tuning）：部分参数微调策略仅选择性地更新模型中的某些权重，尤其是在需要保留大部分预训练知识的情况下。这包括：
a.LoRA（Low-Rank Adaptation）：通过向模型权重矩阵添加低秩矩阵来进行微调，既允许模型学习新的任务特定模式，又能够保留大部分预训练知识，从而降低过拟合风险并提高训练效率。
b.P-tuning v2：这是一种基于prompt tuning的方法，仅微调模型中与prompt相关的部分参数（例如，额外添加的可学习prompt嵌入），而不是直接修改模型主体的权重。
c.QLoRA：可能是指Quantized Low-Rank Adaptation或其他类似技术，它可能结合了低秩调整与量化技术，以实现高效且资源友好的微调。
3.冻结（Freeze）监督微调：在这种微调方式中，部分或全部预训练模型的权重被冻结（即保持不变不再训练），仅对模型的部分层（如最后一层或某些中间层）或新增的附加组件（如任务特定的输出层或注意力机制）进行训练。这样可以防止预训练知识被过度覆盖，同时允许模型学习针对新任务的特定决策边界。如果在资源充足的情况下，建议使用SFT进行全量微调。部分参数微调的方法不稳定，在有的场景下效果不理想。
在进行领域任务的SFT的时候我们通常会有以下训练模式进行选择，根据领域任务、领域样本情况、业务的需求我们可以选择合适的训练模式。
模式一：基于base模型+领域任务的SFT；
模式二：基于base模型+领域数据 continue pre-train +领域任务SFT；
模式三：基于base模型+领域数据 continue pre-train +通用任务SFT+领域任务SFT；
模式四：基于base模型+领域数据 continue pre-train +通用任务与领域任务混合SFT；
模式五：基于base模型+领域数据 continue pre-train（混入SFT数据） +通用任务与领域任务混合SFT；
模式六：基于chat模型+领域任务SFT；
模式六：基于chat模型+领域数据 continue pre-train +领域任务SFT
......
1 是否需要continue pre-train 大模型的知识来自于pre-train阶段，如果你的领域任务数据集与pre-train的数据集差异较大，比如你的领域任务数据来自公司内部，pre-train训练样本基本不可能覆盖到，那一定要进行continue pre-train。如果你的领域任务数据量较大（token在1B以上），并只追求领域任务的效果，不考虑通用能力，建议进行continue pre-train。
2 关于chat模型和base模型如何选择问题？如果你有一个好的base模型，在base模型基础进行领域数据的SFT与在chat模型上进行SFT，效果上差异不大。基于chat模型进行领域SFT，会很容导致灾难性遗忘，在进行领域任务SFT之后，模型通用能力会降低，如只追求领域任务的效果，则不用考虑。如果你的领域任务与通用任务有很大的相关性，那这种二阶段SFT会提升你的领域任务的效果。如果你既追求领域任务的效果，并且希望通用能力不下降，建议选择base模型作为基座模型。在base模型上进行多任务混合训练，混合训练的时候需要关注各任务间的数据配比。
3 其他
在资源运行的情况下，如只考虑领域任务效果，我会选择模式二；
在资源运行的情况下，如考虑模型综合能力，我会选择模式五；
在资源不允许的情况下，我会考虑模式六；
学习率 学习率是一个非常重要的参数 ，如果学习率设置不当，很容易让你的SFT模型烂掉。SFT数据集不是特别大的情况下，建议设置较小学习率，一般设置为pre-train阶段学习率的0.1左右，如在pre-train阶段的学习率为9e-5，则SFT学习率设置为9e-6。在10万SFT样本上，采用与pre-train一样的学习率，发现loss一直不收敛，在调低学习率至原来0.1之后，loss在两个epoch之后就收敛。
warmup_ratio 通常pre-train训练的warmup_ratio 0.01～0.015之间，warmup-steps在2000左右。在SFT的时候，建议使用更小的ratio，因为相较于pre-train，SFT样本非常小，较小warmup_ratio可以使模型收敛更平滑。但如果你的学习率设置较大，那可以增大你的warmup_ratio，两者呈正相关。
Epoch Epoch设置可以根据loss收敛情况设置，如果SFT样本较少，可以设置较大epoch，在较小的epoch上loss会不收敛，指令都很难遵循。较大epoch会容易导致过拟合，但过拟合要优于欠拟合。如果SFT样本数量较多，如在十万以上，一般2个epoch即可收敛。
可以用来使用 SFT 训练 LLM transformer 强化学习 （TRL） Python 库，其中包含 SFT 的实现，可用于微调现有语言模型只需几行代码。
如果SFT任务类型较多，可以尝试添加system_prompt，不同的任务使用不同的system_prompt；一个好的基座模型非常重要！在SFT的时候，loss依然是你最重要的指标！
一般在SFT过程中，loss会先升后降；可以尝试多种模式训练方案，如在continue pre-train 中添加SFT数据，在SFT数据添加高质量的pre-train数据。
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