以下是SFT微调训练、DPO偏好训练和CPT继续预训练的解释及对比：
1. SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）
• 定义：在预训练模型的基础上，使用标注数据（输入-输出对）进行有监督的微调，使模型适应特定任务。 • 数据：需要高质量的标注数据（如问答对、指令-回复对）。 • 目标：最小化模型输出与标注答案之间的损失（如交叉熵）。 • 特点： • 直接学习输入到输出的映射。 • 适用于任务明确、数据规范的场景（如客服对话、文本摘要）。 • 示例：用法律问答数据微调模型，使其生成专业法律回答。
2. DPO（Direct Preference Optimization，直接偏好优化）
• 定义：通过人类偏好数据（如选择“更好”的回答）直接优化模型，无需显式奖励模型。 • 数据：偏好对（同一输入的两个输出，标注哪个更优）。 • 目标：最大化偏好回答的概率，最小化非偏好回答的概率。 • 特点： • 替代RLHF（强化学习人类反馈），更高效稳定。 • 适用于对齐人类价值观或提升回答质量（如创意生成、无害性）。 • 示例：让模型在多个回复中选择更友善或更专业的答案。
3. CPT（Continued Pre-Training，继续预训练）
• 定义：在预训练模型基础上，用领域通用数据继续无监督训练，增强模型的基础能力。 • 数据：大规模无标注文本（如医学文献、代码库）。 • 目标：通过自监督学习（如掩码语言建模）更新模型参数。 • 特点： • 不针对具体任务，而是提升领域泛化能力。 • 计算成本高，需大量数据和资源。 • 示例：在通用模型上用生物医学文本继续预训练，提升医学理解能力。
三者的核心区别
| 方法 | 数据需求 | 训练目标 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| SFT | 标注输入-输出对 | 拟合标注答案 | 任务明确的场景（如翻译、分类） |
| DPO | 人类偏好对 | 对齐人类偏好 | 提升回答质量或安全性（如聊天机器人） |
| CPT | 无标注文本 | 自监督学习（如掩码预测） | 领域适应（如金融、法律预训练） |
如何选择？
• 任务明确 → 用SFT微调。 • 需对齐人类偏好 → 用DPO或RLHF。 • 领域迁移（如从通用到医学） → 用CPT增强基础能力。
实际应用中，可组合使用（如CPT→SFT→DPO）。
