第十章：多才多艺——多任务微调

多任务修多才艺，混合数据需平衡。

【本章导读】

真正的大模型应该文能提笔安天下，武能上马定乾坤。多任务微调让模型学会多种技能，成为全能选手。

---

一、一专多能

【任务类型】

任务类型	描述	示例
文本生成	创作各类文本	写文章、写诗
问答系统	回答问题	知识问答、客服
文本摘要	压缩文本	新闻摘要、论文摘要
翻译	语言转换	中英翻译
代码生成	编写代码	Python、JavaScript
数学推理	解决数学问题	应用题、证明题
分类	文本分类	情感分析、主题分类

---

二、任务混合策略

【混合比例】

任务类型        比例
─────────────────────
对话问答        30%
写作创作        20%
代码生成        15%
数学推理        10%
翻译任务        10%
分类任务        10%
摘要生成        5%
─────────────────────
总计            100%

【混合原则】

1. 重要性加权：核心任务占比更高
2. 难度平衡：难任务可能需要更多数据
3. 多样性保证：确保覆盖各种场景
4. 动态调整：根据训练效果调整比例

---

三、防止遗忘：温故知新

【遗忘问题】

多任务训练时，模型可能在学习新任务时忘记旧任务。

【解决方案】

1. 混合预训练数据

在SFT数据中混入部分预训练数据：

SFT数据: 80%
预训练数据: 20%

2. 课程学习

从简单任务开始，逐步增加难度：

阶段1: 简单任务（分类、抽取）
阶段2: 中等任务（问答、摘要）
阶段3: 复杂任务（推理、创作）

3. 弹性权重巩固（EWC）

保护重要参数不被大幅修改：

重要参数 → 小学习率
不重要参数 → 大学习率

---

四、领域适应：专精之道

【领域适应心法】

通用模型在特定领域可能表现不佳。领域适应让模型成为某个领域的专家。

【领域适应方法】

1. 领域数据微调

收集领域特定数据进行微调：

领域	数据来源
医疗	医学论文、病历
法律	法律文书、判例
金融	财报、研报
编程	代码仓库、文档

2. 持续预训练

先在领域数据上继续预训练，再进行SFT：

通用预训练模型
    ↓
领域数据继续预训练
    ↓
领域SFT
    ↓
领域专家模型

3. 混合专家（MoE）

不同专家处理不同领域：

输入 → 路由网络 → 选择专家 → 专家处理 → 输出
                      ↓
              ┌──────┼──────┐
              ↓      ↓      ↓
           专家1   专家2   专家3
           (医疗)  (法律)  (通用)

---

五、指令模板设计

【模板心法】

好的指令模板能让模型更好地理解任务。

【模板设计原则】

1. 清晰明确：指令表述清楚
2. 格式统一：同类任务格式一致
3. 包含示例：复杂任务提供示例
4. 约束条件：明确输出要求

【模板示例】

【写作任务】
请根据以下要求写一篇文章：
主题：{主题}
字数：{字数}
风格：{风格}
要点：{要点列表}

【代码任务】
请用{编程语言}编写一个程序，实现以下功能：
{功能描述}

要求：
- 代码注释完整
- 包含错误处理
- 时间复杂度不超过{复杂度要求}

【翻译任务】
请将以下{源语言}文本翻译成{目标语言}：
{原文}

要求：
- 保持原文语气
- 专业术语准确
- 语句通顺自然

---

六、评估与迭代

【评估维度】

维度	评估方法
任务性能	各任务基准测试
泛化能力	未见过的任务
遗忘程度	旧任务性能变化
效率	推理速度、资源占用

【迭代流程】

训练模型
    ↓
全面评估
    ↓
分析弱点
    ↓
调整数据/策略
    ↓
重新训练
    ↓
（循环）

---

七、本章心法总结

【口诀】

多任务修多才艺，混合数据需平衡。
防止遗忘温故新，领域适应成专家。

【要点回顾】

要点	说明
任务混合	按重要性和难度分配比例
防止遗忘	混合预训练数据、课程学习
领域适应	领域数据微调、持续预训练
模板设计	清晰明确、格式统一
评估迭代	全面评估、持续改进

---

第三卷总结

第三卷"招式淬炼篇"到此结束。我们学习了：

1. SFT基础：数据构建、训练过程、高效微调
2. 对话能力：多轮对话、思维链、Few-shot学习
3. 多任务微调：任务混合、防止遗忘、领域适应

经过SFT训练，模型已经能够理解指令、进行对话、完成多种任务。但还需要最后一步——对齐训练，确保模型输出符合人类价值观。

【下一卷预告】

第四卷"心性对齐篇"，我们将学习**强化学习（RLHF/DPO）**之道，让模型学会符合人类偏好，确保安全可控。