从零开始的DeepSeek微调训练实战（SFT）

主要观点总结

本文介绍了使用微调框架unsloth，围绕DeepSeek R1 Distill 7B模型进行高效微调的方法，以及用于推理大模型高效微调的COT数据集的创建和使用方法。同时，在一个medical-o1-reasoning-SFT数据集上完成了高效微调实战，达到了问答风格优化与知识灌注的目的。

关键观点总结

关键观点1: 微调与强化学习、模型蒸馏的异同

微调、强化学习和模型蒸馏都是常用的技术方法，虽然它们在某些方面存在交集，但核心原理和任务目标有显著差异。微调通过在预训练模型基础上，进一步训练以适应特定任务或领域的数据；强化学习则通过智能体与环境交互，学习最优策略；模型蒸馏则是将复杂模型中的知识迁移到一个更小的模型。

关键观点2: 大模型微调的优势

大模型微调通过直接调整模型参数来提升模型能力，适用于需要高精度和领域适应性的任务，如情感分析、机器翻译等。与RAG或Agent技术不同，微调能够永久掌握新技能，提高模型在特定领域或任务上的表现。

关键观点3: 高效微调的应用场景

高效微调主要用于对话风格微调、知识灌注、推理能力提升和Agent能力提升等方面。它可以在有限资源下快速调整模型性能，适用于在资源有限情况下快速部署和优化模型。

关键观点4: DeepSeek R1模型微调实操

介绍了使用unsloth框架进行DeepSeek R1模型微调的实操过程，包括环境准备、数据准备、模型推理、问答测试以及最小可行性实验和完整高效微调实验。

关键观点5: 模型合并与保存

微调结束后，需要将模型权重合并并保存，以便后续使用。文中介绍了合并模型权重并保存预训练模型的方法。

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