[]()##微調最難的地方，從來不是“學不會”，而是“跑不起來”
如果你是第一次接觸大模型微調，很可能已經經歷過這樣一個階段。你看過不少文章，也刷過不少視頻，大致知道什麼是 SFT、LoRA，知道微調是“拿數據繼續訓練模型”。從概念上看，這件事並不複雜，甚至有點“理所當然”。但真到你自己動手的時候，事情就開始變得不對勁了：環境裝不好，數據不知道該怎麼準備，模型跑是跑了但你完全不知道它在幹嘛，loss 在降但你不確定這是不是好事，訓練完了模型卻“感覺沒變”。這時候你會產生一種非常強烈的挫敗感：是不是我哪裏理解錯了，是不是微調本身就很玄學？後來你會慢慢發現一個事實：微調真正難的地方，不是算法，而是“第一次把整個鏈路跑通”。只要你成功跑通一次，後面的事情都會順很多，但第一次之前，幾乎所有人都會在同樣的地方摔倒。

在開始之前：你要先想清楚“為什麼要微調”

很多人開始微調，只是因為“大家都在微調”“不用微調好像就不專業”“感覺模型效果還不夠好”。這些理由都很模糊，而模糊的目標，幾乎一定會帶來失敗的微調。你第一次跑微調之前，至少要能回答一個問題：我希望模型哪一類行為發生變化？注意，是“行為”，不是“能力”。如果你的期待是模型突然懂了很多新知識、能回答之前完全不會的問題，那你大概率會失望。第一次微調更現實、也更容易成功的目標，通常是：回答格式更穩定、語氣更符合預期、更少胡説、更像你給的示例。你把這一步想清楚，後面至少能少走一半彎路。

第一次微調，最容易犯的第一個錯：數據一上來就搞很複雜

我見過太多第一次做微調的人，一開始就把事情想得特別“大”：要準備幾萬條數據，要設計複雜的指令模板，要覆蓋儘可能多的場景。結果往往是數據還沒準備好，人已經被拖垮了。第一次微調，數據越簡單越好——不是説數據質量不重要，而是你現在的目標不是“效果最好”，而是“確認這套流程是通的”。這個階段，一百條、兩百條非常清晰的指令數據，價值遠遠高於一萬條雜亂無章的數據。什麼叫清晰？就是你自己一眼能看出來：哦，我就是想讓模型學會這樣回答。你自己都要反覆讀幾遍才能理解數據在教什麼，那模型大概率也學不好。

SFT 並不是“教知識”，而是“教説話方式”

很多人潛意識裏會把微調理解成“補課”：模型不知道的，我通過微調教給它。但在絕大多數 SFT 場景裏，模型並不是“不會”，而是“不會按你想要的方式來”。你給的數據，本質上是在示範：遇到這種問題應該用什麼結構回答，重點放在哪裏，哪些話該説哪些話不該説。這也是為什麼同樣的知識，用不同寫法做 SFT，效果會差很多。第一次跑微調時，我非常建議你刻意讓數據“風格統一”。不要追求覆蓋面，先追求一致性。

第一次跑通微調，環境和工程複雜度是最大攔路虎

説實話，這一部分是勸退新手最多的地方。顯卡、CUDA、依賴、版本衝突……這些東西和“微調是不是有價值”沒有任何關係，卻能直接把你攔在門外。如果你是第一次做微調，我真心不建議你一上來就把全部精力砸在本地環境上。不是因為本地不重要，而是因為你現在最缺的不是算力，而是信心和判斷力。你需要的是儘快看到：原來微調跑起來之後，模型真的會變。

從“想微調”到“跑通微調”的最小閉環流程圖

在這個階段，用 LLaMA-Factory online 這類方式先把 SFT 的完整流程跑通，其實非常合適。它能幫你繞開大量環境和工程細節，把注意力放在數據和效果本身上。

微調過程中，loss 在降 ≠ 微調一定成功

你一跑訓練，看見 loss 在穩定下降，心裏會很踏實。但等你拿模型去測試，卻發現效果好像沒什麼變化，甚至更怪了。這時候不要急着懷疑人生。你要記住：loss 只是“模型在擬合數據”，不是“模型變好”的證明。尤其在數據量很小的情況下，模型很容易快速記住你的示例，但這種“記住”不一定會泛化到真實輸入。第一次微調，更重要的是你要學會看輸出，而不是看指標。哪怕只是拿十個你很熟悉的問題，對比微調前後的輸出，只要你能清楚地説出：這裏確實更像我想要的了，那這次微調就不是失敗的。

一個非常關鍵的判斷：什麼時候該停，而不是繼續訓

第一次微調時，還有一個特別容易犯的錯誤：覺得“再多訓一點會更好”。這是非常危險的直覺。很多模型在微調初期確實會快速朝着你給的示例靠攏，但如果你繼續加訓練步數，很容易出現過擬合，表現為：回答開始變得刻意，稍微換個問法就不對勁，輸出越來越像“背例子”。第一次微調，我給自己的一個硬規則是：只要我已經能明顯看出變化，就先停。哪怕效果還不完美，也比“訓壞了”要好得多。

跑通一次微調後，你真正該覆盤的不是“效果”，而是“流程”

當你第一次完整跑通一次微調，無論效果好壞，其實都已經完成了一件很重要的事情。你現在至少應該清楚：數據是怎麼被模型讀進去的，訓練過程大概長什麼樣，哪些地方改一點就會影響結果，哪些地方其實沒那麼重要。這比“這次效果到底好不好”要重要得多，因為從這一刻開始，你已經不再是“只會看別人寫微調文章的人”，而是一個真正跑過完整鏈路的人。用 LLaMA-Factory online 這類方式先把 SFT 的完整流程跑通，其實非常合適。它能幫你繞開大量環境和工程細節，把注意力放在數據和效果本身上。

一次微調覆盤清單圖

在你不斷嘗試、對比不同數據和配置時，能快速反覆驗證思路的方式，會比一次性把工程做得很重更適合早期階段。

總結：第一次微調的成功標準，只有一個

不是指標多好，不是效果多驚豔，不是能不能直接上線，而是：你能不能清楚地説出，這次微調到底改變了模型的什麼行為。只要你能做到這一點，你就已經真正邁進了“微調這扇門”。後面再談 LoRA、再談 PPO、再談效果評估，那些都是進階問題。第一步永遠是：先跑通一次，再談優化。