LLM SFT超参数调优指南

大模型SFT训练超参数调优的核心在于平衡学习率、批次大小与序列长度，通常建议从较低的学习率（如1e-5至5e-5）起步，配合梯度累积技术解决显存限制，并通过验证集损失监控防止过拟合，在2026年的大模型应用落地场景中,微调（SFT）已成为连接通用基座模型与垂直领域知识的关键桥梁，许多开发者在面对海量参数时，往往……