全是细节｜大模型SFT的100个关键点

主要观点总结

文章详细介绍了大模型 sft 的工作原理、背景知识、数据准备、训练技巧、评估方式等，并分享了作者的 sft 工作经验。文章强调了 sft 工作的简单性，强调其不需要传统 NLP 任务中的复杂操作，并指出了 sft 的核心在于数据多样性和数据质量，同时提到了处理欠拟合和过拟合问题的方法，以及评估模型表现时需要考虑的多个维度。文章还分享了作者对于 sft 工作的看法和态度，以及对未来的期待。

关键观点总结

关键观点1: sft 工作简介

文章介绍了 sft 的工作原理，强调其简单性，并解释了其与传统 NLP 任务的差异。

关键观点2: 数据准备

文章强调了数据多样性和数据质量的重要性，并给出了数据准备的一些技巧和建议。

关键观点3: 训练技巧

文章分享了处理欠拟合和过拟合问题的方法，以及评估模型表现时需要考虑的多个维度。

关键观点4: 作者的经验与态度

作者分享了 sft 工作的经验和态度，强调了了解 base 模型能力、培养训练 feel 的重要性，并表达了对 sft 工作的乐观态度。

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