算力紧缺时的微调策略:动态选择、混合与加权
Puzzleheaded_Box2842 · reddit · 2026-08-11
当微调预算有限时，核心问题在于如何让每次参数更新都把钱花在刀刃上。作者总结了三种动态数据策略：
- 动态选择：针对超大规模数据集。训练器定期评估哪些样本值得投入下一轮算力（基于 loss、梯度或随机规则），非常适合处理充满噪声的 SFT 指令数据。
- 动态混合：针对多领域数据合并训练。放弃固定的数据源比例猜测，动态调整不同源（如 wiki、代码、数学等）在 batch 中的占比，适用于持续预训练和领域适应。
- 动态加权：不丢弃任何样本，但在反向传播前为不同样本的 loss 赋予不同权重，以柔和地强调高价值数据、降低弱样本影响。
作者在 OpenDCAI/DataFlex 项目中实现了这一设计思路，可作为插件接入 LLaMA-Factory 训练框架。
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