LLM 中期训练指南：数据配比与防过拟合策略
cwolferesearch · x · 2026-08-19
LLM 中期训练涉及关键维度的调优：
- 数据混合：应侧重下游领域的高质量数据（如数学、代码、科学），同时保留部分通用数据。最佳配比需通过小规模消融实验实证寻找。
- 训练时长：并非越长越好。收益会饱和，过度专一分布训练可能导致收益递减、遗忘或过度专业化（可通过调节数据配比缓解）。Token 预算本身应被视为超参数。
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