【强化学习与大模型后训练】07|监督微调(SFT):指令数据、模板与训练细节
讲清 SFT 如何在指令回答对上做 next-token prediction,以及模板、loss mask、packing、学习率和数据质量如何影响后续 RL。
Linux 内核、存储与网络、可观测性、系统架构与大模型基础设施的工程笔记:机制拆解、踩坑复盘与可核对证据,少空谈。
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讲清 SFT 如何在指令回答对上做 next-token prediction,以及模板、loss mask、packing、学习率和数据质量如何影响后续 RL。