基于 DeepSeek-R1 模型微调（SFT）技术详解

目录

1. 引言
   1.1 大模型时代与微调的重要性
   1.2 本文目的与结构概述
2. DeepSeek-R1 模型基础
   2.1 模型简介
   2.1.1 模型架构
   2.1.2 预训练数据与目标
   2.2 模型特点与优势
   2.2.1 语言理解与生成能力
   2.2.2 计算效率与扩展性
3. 微调（SFT）基础概念
   3.1 微调的定义与作用
   3.2 监督微调（SFT）与其他微调方法的区别
   3.3 SFT 在实际应用中的价值
4. SFT 技术原理
   4.1 损失函数设计
   4.1.1 常见损失函数及其适用性
   4.1.2 DeepSeek-R1 SFT 损失函数选择与优化
   4.2 梯度计算与反向传播
   4.2.1 深度学习中的梯度计算原理
   4.2.2 在 DeepSeek-R1 微调中的具体实现
   4.3 优化器选择
   4.3.1 常见优化器介绍
   4.3.2 针对 DeepSeek-R1 SFT 的优化器调优
5. 数据准备
   5.1 数据集选择
   5.1.1 公开数据集与自有数据集
   5.1.2 数据集质量评估指标
   5.2 数据清洗与预处理
   5.2.1 文本清洗方法
   5.2.2 数据标注与格式转换
   5.3 数据划分
   5.3.1 训练集、验证集和测试集的作用
   5.3.2 划分比例与方法
6. 微调环