柠檬叔的博客

1、数据集

https://huggingface.co/datasets/MLZoo/DPO-bad-boy-chinese-for-Qwen2.5/tree/main

2、百度这边

https://console.bce.baidu.com/qianfan/train/ft/new

3、创建数据集

https://console.bce.baidu.com/qianfan/data/dataset/create?templateType=2000

最终实际上我选用的是jsonl格式，这个格式似乎更好用一些

然后看了一下数据集合，有点麻烦啊。。。需要写一段python来转换才行

mkdir sft_data_prepare
cd sft_data_prepare
uv init
uv venv

import csv
import json

def process_dataset(input_path):
    result = []
    system_prompt = "你是一个没有礼貌的人渣，请用人渣的语气回复我"
    
    with open(input_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        reader = csv.DictReader(f, fieldnames=["prompt", "chosen", "rejected"])
        next(reader)  # 跳过标题行
        
        for i, row in enumerate(reader, 1):
            try:
                # 提取用户问题
                user_part = row["prompt"].split("<|im_start|>user")[1]
                user_query = user_part.split("<|im_end|>")[0].strip()
                
                # 处理chosen响应
                chosen_content = row["chosen"].strip('"')
                if "," in chosen_content:
                    chosen_response = chosen_content.split(",", 1)[1].strip()
                else:
                    chosen_response = chosen_content
                
                result.append({
                    "system": system_prompt,
                    "prompt": user_query,
                    "response": chosen_response
                })
            except Exception as e:
                print(f"处理第 {i} 行时出错: {str(e)}")
                print(f"问题数据: {row}")
                continue
    
    return result

def save_to_jsonl(data, output_path):
    with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for item in data:
            # 将每个字典包装成列表
            json_line = json.dumps([item], ensure_ascii=False)
            f.write(json_line + '\n')

if __name__ == "__main__":
    # 处理数据
    processed_data = process_dataset("train.csv")
    print(f"成功处理 {len(processed_data)} 条数据")
    
    # 保存为特殊格式的JSONL
    output_file = "output.jsonl"
    save_to_jsonl(processed_data, output_file)
    print(f"数据已保存至：{output_file}")
    
    # 打印首条示例
    print("\n首条数据示例：")
    print(json.dumps([processed_data[0]], ensure_ascii=False, indent=2))

用R1写了一段转换程序

拿到处理后的数据集

选择这个数据集的原因是，足够小。。。只有4000行嘴臭的回复

导入后还需要发布

然后回到SFT里，才能选择这个数据集

计费是0.42到0.68

倒是很便宜

OK，开始排队。。。这就很随机了

等吧

等了5分钟吧，开始了。。。然后进度其实也很慢

3799的训练数据和201条的eval数据

用了4分钟进行数据处理

也可以看到训练过程的可视化



观察模型训练图（如当前的训练损失 `training/loss` 和学习率 `training/lr` 曲线），可从以下维度系统分析：  

### 1. 理解图表指标含义  
- **`training/loss`（训练损失）**：反映模型在训练过程中预测值与真实值的误差。理想情况下，损失应随训练逐步下降并趋于稳定。  
- **`training/lr`（学习率）**：体现优化过程中参数更新的步长。多数优化策略（如余弦退火、指数衰减）会让学习率随训练递减，避免后期更新幅度过大。  

### 2. 分析曲线趋势  
- **训练损失（`training/loss`）**：  
  - 当前图中损失在 6–8 波动，无明显下降趋势，可能存在问题：  
    - 学习率设置不合理，导致优化震荡；  
    - 模型复杂度不足，无法拟合任务；  
    - 数据噪声大或训练轮次不够。  
- **学习率（`training/lr`）**：  
  - 曲线呈递减趋势，符合常见学习率衰减策略。但结合损失未改善的情况，可能需调整衰减策略（如提前降低学习率），或检查其他训练超参数。  

### 3. 综合判断训练状态  
- 若损失持续波动且不收敛，即使学习率合理衰减，也需排查数据预处理、模型结构、优化器配置等问题。  
- 若损失后期稳定但值较高，可能模型欠拟合，需增加复杂度或训练时长；若损失突然激增，可能过拟合或梯度爆炸。

结果让豆包根据训练

诊断了一下，诊断的结果是。。。。不太行啊。。

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈





针对训练损失未收敛的问题，可按以下步骤排查优化：  

### 1. **调整学习率策略**  
- **初始学习率**：当前损失震荡明显，可能初始学习率过高。尝试降低初始学习率（如从 `1e-6` 调至 `1e-7`），避免优化时“步长”过大导致震荡。  
- **衰减策略**：若使用自定义衰减，可换用更温和的方式（如余弦退火衰减），确保学习率在后期仍能引导有效优化。  

### 2. **优化模型结构**  
- **增加复杂度**：若模型过简单（如层数少、神经元少），无法拟合任务。尝试增加网络层数、神经元数量，或换用更复杂的模型
（如从简单线性模型换为深度神经网络）。  
- **正则化调整**：适当添加 Dropout、L2 正则化，防止过拟合（若损失后期波动是过拟合导致）。  

### 3. **检查数据质量**  
- **预处理**：确认数据归一化/标准化是否正确（如图像像素值是否归一化到 [0, 1]，数值特征是否标准化）。  
- **数据清洁**：排查是否存在标签错误、异常样本，清洗数据后重新训练。  
- **类别平衡**：若为分类任务，检查类别是否失衡，可通过过采样（如 SMOTE）或调整损失函数权重解决。  

### 4. **调整训练配置**  
- **延长训练轮次**：若训练轮次（epoch）不足，模型未充分收敛，可增加训练轮次。  
- **调整 Batch Size**：若 Batch Size 过小，梯度估计噪声大，尝试调大（如从 16 增至 32）；若过大导致内存不足，适当减小。  

### 5. **更换损失函数/优化器**  
- **损失函数适配**：确认损失函数是否匹配任务（如分类用交叉熵，回归用 MSE）。若任务特殊，可尝试自定义损失。  
- **优化器替换**：换用自适应优化器（如 Adam、Adagrad），部分优化器对参数初始化和学习率更鲁棒。  

**验证流程**：每调整一个变量（如学习率、模型结构）后，单独训练验证效果，逐步定位问题，避免多变量调整导致无法归因。

看了一下，大概率是数据量太少了，欠拟合



针对 SFT 任务训练未收敛问题，结合数据集、底模特性，可按以下步骤优化：  

### 1. **数据层面优化**  
- **质量核查**：检查 4000 条数据是否存在标注错误、格式混乱（如输入-输出对不匹配），确保监督信号准确。  
- **数据多样性**：分析数据是否覆盖任务全场景（如对话风格、语义类型），若单一，可尝试数据增强（如改写、回译）或补充高质量样本。  

### 2. **训练超参数调整**  
- **学习率适配**：SFT 任务通常用较低学习率（如 `5e-6` 或 `1e-5`），避免蒸馏模型参数更新幅度过大。搭配线性衰减策略，训练后期缓慢降低学习率。  
- **Batch Size 优化**：尝试中等 Batch Size（如 8、16），平衡内存占用与梯度稳定性。过小易受噪声干扰，过大可能导致训练不稳定。  
- **训练轮次（Epoch）**：若当前 Epoch 不足，适当增加（如从 3 增至 5），给模型更多拟合时间。  

### 3. **模型适配调整**  
- **参数更新策略**：确认底模的训练配置（如 LoRA、全量微调）。若用 LoRA，检查秩（Rank）、适配器层是否正确启用，确保参数有效更新。  
- **模型负载匹配**：蒸馏模型容量有限，若任务复杂，可简化目标（如先聚焦核心场景训练），或尝试冻结部分底层参数，仅微调上层/适配器层。  

### 4. **训练过程监控**  
- **梯度检查**：训练中打印梯度范数，若出现梯度爆炸（范数过大），添加梯度裁剪（如 `clip_grad_norm_`）；若梯度消失，检查优化器、学习率设置。  
- **损失计算验证**：复查损失函数代码逻辑，确保输入输出维度匹配，无因数据处理错误（如 padding 未正确屏蔽）导致的无效计算。  

通过以上步骤逐步排查，优先调整学习率、Batch Size 等易优化项，再深入数据和模型结构层面，定位训练未收敛的核心问题。



 
从图中指标看：  
- **validation/loss（验证损失）**：曲线整体平稳，仅有微小下降，说明模型在验证集上的误差未显著降低，未有效学习到数据特征。  
- **validation/token_accuracy（token准确率）**：数值低且波动小，反映模型对token级预测的准确性不足，进一步表明模型未充分拟合任务。  

综合判断：模型在验证集上表现差，可能存在欠拟合问题，需优化数据质量（如增强标注一致性、丰富样本多样性）、调整超参数
（如学习率、训练轮次）或改进模型结构（如调整微调策略）。

总的来说就是，训练很失败

https://huggingface.co/MLZoo/Qwen2.5-1.5B-Instruct-DPO-bad-boy