需系统构建数据准备、LoRA微调结构、子集划分与三重评估体系：一、用grok-1-tokenizer分词并规范格式；二、添加task_type与domain_id字段支持adapter路由；三、按URL哈希分层抽样并去重；四、监控loss flatness、sharpness及OOD泛化能力。
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如果您希望在Grok系列模型基础上训练一个适配特定任务的自定义模型，则需围绕数据准备、格式规范与评估体系进行系统性构建。以下是完成该目标的关键步骤：
一、构建符合Grok输入格式的训练数据集
Grok模型（如Grok-1、Grok-3）严格依赖tokenized序列输入，其tokenizer基于X（原Twitter）语料与多语言混合语料联合训练，要求数据必须经由官方或兼容tokenizer预处理。原始文本若未经对齐，将导致位置编码错位与损失爆炸。
1、使用AI-ModelScope提供的grok-1-tokenizer对原始文本执行分词：
python -m transformers.convert_slow_tokenizer --tokenizer_name xai-org/grok-1-tokenizer --output_dir ./tokenized_vocab
2、将清洗后的文本按行组织为纯文本文件（.txt），每行一条样本，长度控制在512 token以内；超长样本需截断或分段，并添加特殊分隔符
3、调用transformers库中的PreTrainedTokenizerFast对每行执行encode，输出为{'input_ids': [...], 'attention_mask': [...]}格式，保存为arrow或jsonl格式
二、配置LoRA微调所需的数据结构
全参数微调Grok-1（314B）在8卡A100环境下不可行，因此必须采用低秩适配（LoRA）策略。此时训练数据需额外标注任务类型标签，并确保每个样本携带domain_id字段，用于后续adapter路由选择。
1、在jsonl中为每条样本添加字段"task_type": "qa"、"summarization"或"code_gen"
2、构造domain映射表domain_map.json，内容示例：{"medical": 0, "legal": 1, "coding": 2}
3、将domain_id嵌入input_ids末尾，格式为[input_ids] + [domain_token_id]，其中domain_token_id取值于tokenizer新增的特殊token列表
三、划分训练/验证/测试子集并控制分布偏移
为防止评估失真，验证集与测试集必须从同一时间窗口采集，且覆盖与训练集相同的领域比例。若使用DuReader等公开数据集，须剔除其自带验证集，重新按时间戳或来源URL哈希进行三级分层抽样。
1、提取每条样本的source_url字段，计算MD5后取前两位作为bucket_id
2、按bucket_id分组，每组内按8:1:1比例切分train/val/test，确保各组在三个子集中占比一致
3、对val/test子集执行去重过滤：使用simhash算法计算文本指纹，删除Jaccard相似度>0.95的重复样本
四、设计三重评估指标组合验证泛化能力
单一准确率无法反映Grok类大模型在真实场景下的鲁棒性，必须同步监控损失曲面性质与分布外迁移表现。验证集需包含未见领域样本（out-of-domain probing set），例如在中文医疗问答任务中混入10%英文生物医学摘要片段。
1、在验证阶段每100步调用grok/measure.py中的lp_path_norm函数，计算当前checkpoint的Loss Flatness值
2、使用scripts/compute_sharpness.py加载验证集前512个batch，输出Sharpness标量，阈值设定为
3、运行跨域测试脚本eval_xdomain.py，输入含5%OOD样本的验证集，记录domain-wise accuracy drop幅度，超过12%即触发早停
五、注入领域知识增强数据语义密度
Grok模型对事实性敏感，但原始训练数据缺乏结构化知识锚点。需将领域知识图谱三元组以自然语言模板注入训练样本，提升模型对实体关系的理解精度，避免生成幻觉。
1、从Wikidata或CN-DBpedia抽取目标领域核心实体，生成SPARQL查询获取relation-object对
2、使用模板“已知{subject}的{relation}是{object}，那么{question}”构造增强样本
3、对每个原始样本最多注入2条知识三元组，插入位置限定在文本开头1/3处，且不破坏原有token边界
