DeepSeek V3 模型微调(SFT)技术详解

DeepSeek V3 模型微调(SFT)技术详解

目录

  1. 引言
  2. 背景知识
    • 2.1 深度学习与预训练模型
    • 2.2 微调(Fine-tuning)的概念
    • 2.3 监督微调(Supervised Fine-tuning, SFT)
  3. DeepSeek V3 模型概述
    • 3.1 模型架构
    • 3.2 预训练任务
    • 3.3 模型性能
  4. 监督微调(SFT)技术详解
    • 4.1 数据准备
      • 4.1.1 数据收集与清洗
      • 4.1.2 数据标注
      • 4.1.3 数据增强
    • 4.2 模型初始化
      • 4.2.1 预训练模型加载
      • 4.2.2 参数初始化策略
    • 4.3 损失函数设计
      • 4.3.1 分类任务中的损失函数
      • 4.3.2 回归任务中的损失函数
      • 4.3.3 多任务学习中的损失函数
    • 4.4 优化器选择与配置
      • 4.4.1 常见优化器介绍
      • 4.4.2 学习率调度策略
    • 4.5 训练过程
      • 4.5

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