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微调与对齐：从"会续写"到"会对话"

基座模型只会补全文本。要变成 ChatGPT 那样的助手，需要两步：SFT 教会它"指令 → 回答"的格式，偏好对齐（RLHF/DPO）教会它"什么样的回答更好"。

一、SFT：监督微调​

数据格式​

用对话模板（chat template）把样本组织成模型要学的样子。以 ChatML 为例：

<|im_start|>system
你是一个有帮助的助手。<|im_end|>
<|im_start|>user
解释一下梯度消失<|im_end|>
<|im_start|>assistant
梯度消失是指……<|im_end|>

关键技巧：只计算回答部分的 loss​

对 prompt（system+user）部分的 token 把 label 置为 -100（PyTorch 交叉熵自动忽略），只让模型学怎么回答，不学怎么提问：

def build_labels(input_ids, prompt_len):
    labels = input_ids.clone()
    labels[:prompt_len] = -100
    return labels

SFT 数据来源与配比​

来源例子注意
人工标注OpenAI 早期 1.3 万条贵但质量天花板
强模型蒸馏Alpaca、ShareGPT便宜量大，注意许可
自我改进Self-Instruct、Evol-Instruct由弱到强自动扩增
人类反馈改写对模型输出人工精修对齐效果最好

经验：1 万条高质量 > 100 万条噪声（LIMA 论文的"表面对齐假说"：模型能力在预训练已获得，SFT 只是教格式）。配比上覆盖：问答、写作、代码、数学、拒答（安全样本）、多轮对话。

超参​

lr: 1e-5 ~ 2e-5（比预训练小 1-2 个数量级）
epoch: 2-3（多于 3 容易过拟合、灾难性遗忘）
batch: 32-128 条样本

全参数 vs LoRA：LoRA 冻结基座，只训练注入的低秩矩阵 W' = W + BA（B: d×r, A: r×d, r=8~64），显存省 2/3，适合单卡微调 7B；但追极致效果或继续预训练仍用全参数。

from peft import LoraConfig, get_peft_model

cfg = LoraConfig(r=16, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj","k_proj","v_proj","o_proj"],
                 lora_dropout=0.05, task_type="CAUSAL_LM")
model = get_peft_model(base_model, cfg)

二、RLHF：用人类偏好训练​

SFT 后模型会答了，但不知道"哪个答案更好"。RLHF 三步走：

1. 收集偏好数据​

对同一 prompt 采样多个回答，标注员排序 → 得到 (prompt, chosen, rejected) 三元组。

2. 训练奖励模型（RM）​

奖励模型 = 基座 + 一个标量输出头，用 Bradley-Terry 损失：

L_RM = -log σ(r(x, y_chosen) - r(x, y_rejected))

直觉：好回答的奖励分要比坏回答高，sigmoid 把分差变成概率。

def rm_loss(r_chosen, r_rejected):
    return -F.logsigmoid(r_chosen - r_rejected).mean()

3. PPO 强化学习​

用 RM 的分数作为奖励，微调策略模型，同时加 KL 惩罚防止跑偏：

目标 = E[ r(x,y) - β · KL(π_θ ‖ π_ref) ]
  • π_ref 是冻结的 SFT 模型，KL 惩罚防止模型为骗高分而输出乱码（reward hacking）；
  • PPO 需要同时在线跑 4 个模型（策略、参考、奖励、价值），工程复杂、调参敏感——这是它被 DPO 大量替代的原因。

三、DPO：不用强化学习的偏好对齐​

DPO 的天才之处：把 RLHF 的目标解析地解出来，直接用偏好对训练，不需要奖励模型和在线采样。损失函数：

L_DPO = -E log σ( β·( log[π_θ(y_c|x)/π_ref(y_c|x)] - log[π_θ(y_r|x)/π_ref(y_r|x)] ) )

翻译成人话：让 chosen 回答相对参考模型的对数概率增幅，大于 rejected 的增幅。

def dpo_loss(policy_c, policy_r, ref_c, ref_r, beta=0.1):
    # policy_c/r: 策略模型对 chosen/rejected 的序列对数概率
    logits = beta * ((policy_c - ref_c) - (policy_r - ref_r))
    return -F.logsigmoid(logits).mean()

def seq_logprob(model, input_ids, labels):
    logits = model(input_ids).logits[:, :-1]
    tgt = labels[:, 1:]
    mask = tgt != -100
    lp = torch.log_softmax(logits, -1).gather(-1, tgt.clamp(min=0).unsqueeze(-1)).squeeze(-1)
    return (lp * mask).sum(-1)

DPO 稳定、简单、效果好，已成为中小团队对齐的首选；前沿实验室在 DPO 之上再叠在线 RL（RLHF/GRPO）冲极限（如 DeepSeek-R1 的推理强化学习路线）。

四、评估对齐效果​

维度工具
指令遵循IFEval、AlpacaEval（胜率）
综合能力MT-Bench、Arena 人类偏好评分
安全越狱攻击集、有害请求拒答率
遗忘检查通用基准（MMLU）对齐前后对比，防"对齐税"

五、实战路线建议​

  1. 先用开源 SFT 数据（如 Tulu-3 混合集）跑通 SFT；
  2. 用强模型对自己的 badcase 生成 corrected 回答，构造偏好对；
  3. 上 DPO（beta=0.1，lr=5e-7，1 epoch）；
  4. 评估对齐税，必要时回退混数据比例。

最后一步：让模型高效地跑起来服务用户 → 推理与部署。