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20250210-LLM-fine-tuning-summary/LLM-fine-tuning-summary.md

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+大模型微调最佳实践指南 (超简洁版)
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+by @karminski-牙医
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+![](assets/images/fine-tuning.webp)
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+(图片来自 unstructured.io)
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+## 1. 决策阶段（ROI最高）
+✅ **建议**：
+- 优先使用prompt工程解决简单模式匹配需求 (例如修改文本格式, 大小写转换等)
+- 评估是否需要知识更新 → 优先考虑RAG方案
+- 确认数据量是否足够（数学推理任务可尝试小一些的数据, 但大量数据带来的优势仍然是显著的）
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+❌ **不建议**：
+- 用微调解决简单响应模式问题（大炮打蚊子）
+- 试图通过微调注入新知识 (请使用RAG)
+- 在数据量<500条时强行微调
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+## 2. 数据准备（占80%时间投入）
+✅ **建议**：
+- 构建多样化样本（覆盖边缘案例）
+- 确保输入输出格式明确统一
+- 使用LLM生成增强数据
+- 按任务类型结构化数据（指令/对话/开放式）
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+❌ **不建议**：
+- 堆砌同质化数据
+- 保留未清洗的脏数据
+- 忽略数据去重
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+## 3. 模型选择（中高ROI）
+✅ **建议**：
+- 优先选择1-13B实用模型（如Llama-3.x-8B）
+- 严格检查商业使用许可
+- 根据任务复杂度选择尺寸
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+❌ **不建议**：
+- 盲目使用100B+大模型
+- 忽略许可证限制
+- 为简单任务过度配置
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+## 4. 评估体系（常被忽视的高ROI）
+✅ **建议**：
+- 建立量化评估基准
+- 对比不同超参数效果
+- 定期验证模型退化
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+❌ **不建议**：
+- 仅凭主观感受评估
+- 忽略baseline对比
+- 训练后不做回归测试
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+## 5. 微调策略（中ROI）
+✅ **建议**：
+- 优先尝试LoRA及其变种（DoRA/AdaLoRA）
+- 领域适配时结合剪枝+微调
+- 使用SGD+学习率调度器
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+❌ **不建议**：
+- 默认使用QLoRA（仅在显存不足时使用）
+- 设置过高lora_alpha值（建议从2×rank开始）
+- 盲目相信论文报告的训练时间
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+## 6. 训练优化（技术细节）
+✅ **建议**：
+- 混合精度+量化节省显存
+- 梯度累积模拟大批量
+- 定期保存检查点
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+❌ **不建议**：
+- 在单卡上强推大batch_size
+- 忽略模型并行化选项
+- 训练中断后从头开始
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+## 7. 资源分配建议
+- 80%时间：数据工程
+- 15%时间：评估体系构建
+- 5%时间：实际训练配置
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+## 版本注意
+- 保持对LoRA生态的跟踪（每月新变种出现）
+- 关注Sophia优化器等新进展
+- 定期验证不同量化方案效果

README.md

@@ -31,6 +31,7 @@ by @karminski-牙医
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