模型调优是分阶段、可验证、需权衡成本的闭环流程，核心是针对真实业务能力缺口，在合适阶段选用合适方法：CPT适配新领域知识，SFT提升指令遵循能力，DPO优化回答质量与一致性，PEFT降低资源消耗；数据质量决定效果上限，须精准构造、严格清洗；训练需小步快跑、控制token成本；验证部署强调case测试、A/B对比与bad case闭环迭代。
模型优化实现模型调优，不是一次点击就能完成的事，而是一套有明确阶段、可验证效果、需权衡成本的闭环流程。核心在于：用合适的方法，在合适的阶段，解决模型在真实业务中暴露出来的能力缺口。
明确调优目标与方法选型
先别急着准备数据或写代码。先问清楚：模型当前在哪类任务上不准？是回答专业术语出错、格式总不一致、还是拒绝合理请求？不同问题对应不同调优路径：
- 需要让模型掌握新领域知识（比如医疗报告生成）→ 优先考虑继续预训练（CPT），但要求数据量大（≥0.5亿 token）
- 希望它更准确执行指令（如“提取合同中的违约金条款并转成表格”）→ 适合监督微调（SFT），1000+高质量指令-输出对即可启动
- 模型能答对但语气生硬、逻辑跳跃、偏好不一致 → 应该走偏好训练（DPO），用100+组“好回答 vs 坏回答”样本驱动优化
- 资源有限（显存小、预算紧）→ 直接上LoRA 或 QLoRA这类高效微调（PEFT）方法，只训练0.1%~1%参数，省显存、快收敛
数据准备与质量把控
调优效果上限，由数据质量决定。不是越多越好，而是越准越有用：
- SFT 数据必须带明确输入（instruction）和理想输出（response），避免模糊描述如“请好好回答”，要写成“请用中文分三点列出XX政策的适用对象”
- CPT 数据需贴近目标领域语料分布，比如金融场景就用年报、研报、监管文件，不能混入大量社交媒体口语
- DPO 数据必须成对标注，同一问题下，“A回答更专业简洁，B回答遗漏关键依据”——不能只说“A更好”，要说明为什么
- 所有数据都要清洗：去重、过滤乱码、统一编码、截断超长文本（建议≤2048 token/样本）
训练执行与费用/耗时预判
阿里云百炼等平台已把训练流程产品化，但成本和时间仍需主动管理：
NetShop网店系统
下载
NetShop软件特点介绍： 1、使用ASP.Net(c#)2.0、多层结构开发 2、前台设计不采用任何.NET内置控件读取数据，完全标签化模板处理，加快读取速度3、安全的数据添加删除读取操作，利用存储过程模式彻底防制SQL注入式攻击4、前台架构DIV+CSS兼容IE6,IE7,FF等，有利于搜索引挚收录5、后台内置强大的功能，整合多家网店系统的功能，加以优化。6、支持三种类型的数据库：Acces
- 训练费用 =（训练数据 Token 总数 + 混合数据 Token 总数）× 循环次数 × 单价，1 token 是最小计费单位
- 控制成本的关键是：先小批量试训（例如用5%数据跑1轮），验证 loss 下降趋势和生成样例质量，再扩量
- CPT 耗时最长（因数据量大），SFT 通常几小时到一天，DPO 居中；QLoRA 在单卡3090上微调7B模型约需6–12小时
- 务必在控制台点开“计算详情”，看清 token 总数是否被自动补全或 padding 拉高——这常被忽略却显著抬高费用
验证部署与迭代节奏
调优不是终点，上线后才是真考验：
- 验证不能只看平均指标，要设计典型 case 测试集（含边界问题、易错句式、多跳推理），人工抽检至少50条输出
- 部署前做 A/B 测试：新模型与旧模型并行服务1–3天，对比响应准确率、延迟、token 消耗量
- 上线后持续收 bad case，它们是下一轮 DPO 或 SFT 的黄金数据源；别等模型明显退化才行动
- 记住：Prompt 工程和插件优化永远比模型调优更快、更便宜。哪怕最终要调优，前期做的 prompt 迭代也不会白费
基本上就这些。流程不复杂，但每步都容易忽略细节。真正卡住项目的，往往不是技术难度，而是目标模糊、数据凑合、验证随意。
