前言

本文将按以下几个部分进行叙述：

•全参 SFT•Lora SFT•Lora 继续预训练•Llama pro 预训练 + SFT

数据说明：

•预训练数据：由SFT数据的Query 与 Answer 的拼接•SFT数据：由GPT4根据垂域文档抽取问答对+人工挑选而来，大概20000条，其中包括公司的介绍•自我认知数据：大概200条，从公开的自我认知数据整理而来•通用数据：匠数科技大模型sft数据集^[1]

显卡 4 * A100 (40G)

训练框架 LLaMA-Factory^[2]

基座模型 Qwen1.5-7B^[3]

一、全参 SFT

基座模型Qwen1.5-7B^[4]

总的来说，全参SFT是学知识最容易的一个，只需要一个epoch即可学会垂域知识，能够完全按照你的训练数据输出，是快速验证效果最简单的一条路了。

以下是lr = 5e-5 ， epoch = 1， 混合了12w通用数据的训练Loss

可以看出，所有数据训练完都还没有完全收敛，应该还需要再加点通用数据，loss才会更好看些。

此时的模型已经能够完全复述SFT的训练数据了，关于公司的问答、自我认知的效果都很不错，通用能力也还可以，但受限于资源问题，并未对全参SFT的模型在MLU等通用数据集上进行完整的测试。

值得一提的是，当混合的通用数据较少时，模型比较容易出现复读现象。看来在混合比例的基础之上，还要确保你混合数据的量足够多才行，不能光有混合比例没有足够的混合数据量。

二、LORA SFT

基座模型Qwen1.5-7B^[5]

lr = 2e-4 , epoch=5时，训练的模型基本学会了公司的介绍，

对于Lora来说，记住知识的能力差很多，需要训练很多个epoch才能学会垂域知识，且从训练曲线来看纯纯就是过拟合才学会的知识。该版本未进行MLU等数据集的测试。

要想曲线好看点，可以对垂域数据进行过采样，曲线会好看非常多，如下：

这里我对2000条垂域数据进行了高达20倍的采样，采样完后总共4w条数据，且通用数据有12w条 lr = 5e-5, epoch=3。

这一版训练出来的模型通用能力并未损失多少，且有提升：

大概时因为我未进行预训练，且混合了大量通用数据，所以才未损失通用能力吧。

这里要再提一嘴，当你的垂域数据较多时，对Chat模型进行SFT，会损失非常多的通用能力

三、LORA继续预训练

基座模型Qwen1.5-7B^[6]

使用垂域QA数据拼接成的数据直接进行Lora预训练，未混合通用数据，垂域数据是网络安全数据^[7]

（因为我手上没有大量的预训练数据，所以找的这个数据集代替）

lr = 1e - 4, epoch =1的曲线

使用训练好的lora模型合并后进行了标准的测试，结果如下

通用能力并未损失的样子。注意，这里并没有使用通用数据集

为了对比和base模型在垂域的效果，我在渗透测试考试单项选择题上进行了对比测试，结果如下：

实际上base模型在这个数据集上的表现就已经很好了，我在垂域数据上继续预训练后，也就 one shot有一点点提升。实在是尴尬。

不过这里并没有出现所谓的LORA预训练必须要混合足够多的通用数据，不然会损失通用能力，只能怀疑说，这份垂域数据，不够垂，qwen 系列的大模型的预训练数据包含了这部分数据集。

随后，我又进行了训练数据的复读测试，看看lora 预训练的模型，能否输出训练数据。结果表明，lora只训练一个epoch，没法对预训练数据进行复读，训练3个epoch后，基本能够复读出训练数据了。

四、Llama pro 预训练 + SFT

使用llama pro方法在Qwen1.5-7B^[8]基座模型上进行拓展，我这里扩展了4个hidden_layers，还是在网络安全数据^[9]上进行预训练

lr = 5e-5, epoch = 3

使用合并后的模型能够准确复述出预训练数据，说明确实学到了知识。

综合来看，比lora模型的通用能力要好一点。

但是，在渗透测试考试单项选择题上进行测试，结果却更差了

但是对于学习知识而言，确实是能够复述预训练数据了。

总结

1、全参微调学东西最快 2、lora要学习垂域知识，得多训几个epoch才行，或者对数据集进行过采样 3、llama pro学东西也快，缺点就是会增加参数量 4、如果不是特别垂直的场景，优先RAG吧 5、训垂域模型，要我选，我选llama pro