SFT RLHF PPO DPO GRPO学习规划

这里写自定义目录标题

- 先给你一个"定心丸级结论"
- [为什么你会在 PPO 这一步突然懵掉（非常关键）](#为什么你会在 PPO 这一步突然懵掉（非常关键）)
- - [1️⃣ SFT "太顺"，给你造成了错觉](#1️⃣ SFT “太顺”，给你造成了错觉)
  - [2️⃣ PPO 本质上是「三门课叠加」](#2️⃣ PPO 本质上是「三门课叠加」)
  - [3️⃣ CS336 的 PPO 是"结果导向式讲法"](#3️⃣ CS336 的 PPO 是“结果导向式讲法”)
- [那评论区说"先去看李宏毅 RL 课"，对不对？](#那评论区说“先去看李宏毅 RL 课”，对不对？)
- - 答案是：**"对一半，但不能全看"**
  - [❌ 如果你现在完整刷一遍强化学习课程](#❌ 如果你现在完整刷一遍强化学习课程)
  - [✅ 正确姿势：**"强化学习最小子集"**](#✅ 正确姿势：“强化学习最小子集”)
- 我给你一条"不迷路"的学习路线（非常具体）
- - [阶段 0（你现在就在这）](#阶段 0（你现在就在这）)
  - [阶段 1：只学「RLHF 视角的强化学习」（1--2 周）](#阶段 1：只学「RLHF 视角的强化学习」（1–2 周）)
  - [阶段 2：PPO 不推导，只理解「在干嘛」](#阶段 2：PPO 不推导，只理解「在干嘛」)
  - - [✅ PPO 在 RLHF 中做的事](#✅ PPO 在 RLHF 中做的事)
    - [PPO loss 的三块（记住这三个词）](#PPO loss 的三块（记住这三个词）)
  - [阶段 3：反过来再看 CS336（你会震惊）](#阶段 3：反过来再看 CS336（你会震惊）)
- [那李宏毅老师的 RL 课怎么办？](#那李宏毅老师的 RL 课怎么办？)
- - 我的建议（非常具体）：
- 给你一句"方向校准"的话（很重要）
- 下一步我可以怎么帮你（你可以选）
- 先给你一个明确评估（很重要）
- 一、你老师说的那句话，是"业内一线共识"
- - [1️⃣ 传统划分（教科书版本）](#1️⃣ 传统划分（教科书版本）)
  - [2️⃣ 现实中的做法（2023--2025）](#2️⃣ 现实中的做法（2023–2025）)
- [二、为什么你会感觉「SFT 没学到什么」？](#二、为什么你会感觉「SFT 没学到什么」？)
- - [❌ SFT 里"几乎没有新算法"](#❌ SFT 里“几乎没有新算法”)
  - [✅ SFT 真正有价值的地方（但课上很难教）](#✅ SFT 真正有价值的地方（但课上很难教）)
- 三、你的关键判断：有没有"遗漏核心内容"？
- - 我直接给你一个非常负责任的结论：
- [四、你现在最缺的不是"再学 SFT"，而是👇](#四、你现在最缺的不是“再学 SFT”，而是👇)
- [五、我给你一个"最低成本、最大收益"的 SFT 上手方案](#五、我给你一个“最低成本、最大收益”的 SFT 上手方案)
- - [🎯 目标（很明确）](#🎯 目标（很明确）)
  - [✅ 项目最小配置（不要加难度）](#✅ 项目最小配置（不要加难度）)
  - [✅ 你要重点观察的 5 件事（这是核心）](#✅ 你要重点观察的 5 件事（这是核心）)
- 六、一个很重要但很少有人告诉你的事实
- 七、对你学习路线的最终建议（结论版）
- - [✔️ 你的判断是否正确？](#✔️ 你的判断是否正确？)
  - [🚦 下一步路线（给你一句话版）](#🚦 下一步路线（给你一句话版）)
[一、【实习级】SFT 项目 Checklist（可直接落地）](#一、【实习级】SFT 项目 Checklist（可直接落地）)
- [✅ 项目一句话定义（你面试时就这么说）](#✅ 项目一句话定义（你面试时就这么说）)
- [1️⃣ 基础配置（不要加戏）](#1️⃣ 基础配置（不要加戏）)
- [2️⃣ 数据侧 Checklist（这是 SFT 的核心）](#2️⃣ 数据侧 Checklist（这是 SFT 的核心）)
- - [✅ 数据格式](#✅ 数据格式)
  - [✅ 数据分布意识（非常重要）](#✅ 数据分布意识（非常重要）)
  - [✅ 数据比例（哪怕是定性）](#✅ 数据比例（哪怕是定性）)
- [3️⃣ 训练侧 Checklist（你要观察的不是 loss）](#3️⃣ 训练侧 Checklist（你要观察的不是 loss）)
- - [🔍 SFT 前 vs SFT 后（核心）](#🔍 SFT 前 vs SFT 后（核心）)
  - [🔍 行为变化 vs step 数](#🔍 行为变化 vs step 数)
  - [🔍 灾难性遗忘（哪怕是定性）](#🔍 灾难性遗忘（哪怕是定性）)
- [4️⃣ 至少一个"对照实验"（非常加分）](#4️⃣ 至少一个“对照实验”（非常加分）)
- [5️⃣ 项目产出（面试官真正在乎的）](#5️⃣ 项目产出（面试官真正在乎的）)
[二、公司面试时如何"讲 SFT"，不显得浅？](#二、公司面试时如何“讲 SFT”，不显得浅？)
- - [❌ 初级说法（不要说）](#❌ 初级说法（不要说）)
  - [✅ 中高级说法（你该用）](#✅ 中高级说法（你该用）)
- [1️⃣ SFT ≠ 提升能力，而是"行为约束"](#1️⃣ SFT ≠ 提升能力，而是“行为约束”)
- [2️⃣ SFT 是 RLHF 的必要前置条件](#2️⃣ SFT 是 RLHF 的必要前置条件)
- [3️⃣ 预训练 vs SFT 边界模糊（呼应你老师）](#3️⃣ 预训练 vs SFT 边界模糊（呼应你老师）)
- [4️⃣ 一句"成熟候选人"才会说的话](#4️⃣ 一句“成熟候选人”才会说的话)
[三、把 SFT → PPO → DPO 串成一条「后训练认知链」](#三、把 SFT → PPO → DPO 串成一条「后训练认知链」)
- [🧠 一句话总览（先记住）](#🧠 一句话总览（先记住）)
- [1️⃣ SFT：定义可行空间（Feasible Space）](#1️⃣ SFT：定义可行空间（Feasible Space）)
- [2️⃣ PPO（RLHF）：在可行空间内微调偏好](#2️⃣ PPO（RLHF）：在可行空间内微调偏好)
- [3️⃣ DPO：去掉 RL 的工程替代方案](#3️⃣ DPO：去掉 RL 的工程替代方案)
- [4️⃣ 你可以用这张"隐喻图"](#4️⃣ 你可以用这张“隐喻图”)
- [5️⃣ 一句非常加分的总结（可以直接背）](#5️⃣ 一句非常加分的总结（可以直接背）)
四、你现在的"下一步最优动作"
- 先给结论（很重要）
- [一、为什么你会"直觉上"觉得 LoRA 很重要？](#一、为什么你会“直觉上”觉得 LoRA 很重要？)
- [二、LoRA 在 SFT 里到底处在什么位置？](#二、LoRA 在 SFT 里到底处在什么位置？)
- - 一句话精准定位
  - [把 SFT 拆成两层你就明白了：](#把 SFT 拆成两层你就明白了：)
  - - [🧠 算法 / 方法层（CS336 关心的）](#🧠 算法 / 方法层（CS336 关心的）)
    - [🛠 工程 / 资源层（公司关心的）](#🛠 工程 / 资源层（公司关心的）)
- [三、为什么 CS336"刻意不讲" LoRA？](#三、为什么 CS336“刻意不讲” LoRA？)
- - [1️⃣ LoRA 不改变学习目标](#1️⃣ LoRA 不改变学习目标)
  - [2️⃣ LoRA 会"遮蔽真实问题"](#2️⃣ LoRA 会“遮蔽真实问题”)
  - [3️⃣ CS336 的目标是"能读技术报告"](#3️⃣ CS336 的目标是“能读技术报告”)
- [四、那 LoRA 重不重要？------换个角度看](#四、那 LoRA 重不重要？——换个角度看)
- - [✅ 对公司 / 实习](#✅ 对公司 / 实习)
  - [❌ 对"理解后训练原理"](#❌ 对“理解后训练原理”)
- [五、那你"应该怎么学 LoRA"？（重点）](#五、那你“应该怎么学 LoRA”？（重点）)
- - [🚫 不要这样学](#🚫 不要这样学)
  - [✅ 你该掌握的 LoRA 程度（刚好够实习）](#✅ 你该掌握的 LoRA 程度（刚好够实习）)
  - [1️⃣ 一句话讲清楚 LoRA 是什么](#1️⃣ 一句话讲清楚 LoRA 是什么)
  - [2️⃣ 知道它"改了哪里"](#2️⃣ 知道它“改了哪里”)
  - [3️⃣ 知道它"适合干什么，不适合干什么"](#3️⃣ 知道它“适合干什么，不适合干什么”)
  - [4️⃣ 能说出 LoRA vs Full FT 的取舍](#4️⃣ 能说出 LoRA vs Full FT 的取舍)
- [六、把 LoRA 放进你"后训练认知链"里](#六、把 LoRA 放进你“后训练认知链”里)
- 七、给你一个最终定位（非常重要）
- 八、你下一步最优行动（具体）

你这个状态我可以非常明确地告诉你 ：

👉 你不是学不会 PPO / RLHF，而是"学习顺序错位了" 。

而且这在 CS336 + 想做后训练实习的人 里是极其常见的。

下面我不讲公式，只帮你把路理清楚。

先给你一个"定心丸级结论"

现在这个阶段：
❌ 不需要硬啃 PPO 推导
❌ 不需要把强化学习当一门完整学科来学
✅ 需要"工程视角下的 RLHF / PPO"

CS336 的节奏是对的，但它默认你"只理解到能用"即可。

你现在懵，不是你不行，是你在用"理论课标准"要求"工程方法"。

为什么你会在 PPO 这一步突然懵掉（非常关键）

1️⃣ SFT "太顺"，给你造成了错觉

SFT 的本质是：

supervised learning + cross entropy

你会：

loss 看得懂
backward 熟
trainer 写得出来

👉 这是 ML 的舒适区

2️⃣ PPO 本质上是「三门课叠加」

当你看到 PPO 公式，其实同时在看：

来源	你缺的是
强化学习	状态 / 动作 / 策略 / 回报
概率论	log π(a	s)、ratio
工程技巧	KL 约束、稳定训练

👉 任何一个不熟，公式都会"炸"

3️⃣ CS336 的 PPO 是"结果导向式讲法"

CS336 的逻辑是：

"你以后在公司 不会推 PPO

但你 必须知道为什么用它 & 它在干嘛"

所以老师：

✔️ 讲目标函数
✔️ 讲直觉
❌ 不会慢慢教你什么是 MDP

👉 这是刻意的

那评论区说"先去看李宏毅 RL 课"，对不对？

答案是："对一半，但不能全看"

❌ 如果你现在完整刷一遍强化学习课程

你会遇到什么：

Q-learning
SARSA
值迭代
policy iteration
grid world
Atari

👉 90% 和 RLHF 无关

你会：

花 1--2 个月
记住很多名词
但还是不会 RLHF

✅ 正确姿势："强化学习最小子集"

你现在只需要这 5 个概念：

复制代码

policy πθ(a|s)
reward r
trajectory τ
advantage A
policy gradient

👉 只够理解 PPO，不够做 RL 研究

但 完全够你做 RLHF 实习

我给你一条"不迷路"的学习路线（非常具体）

阶段 0（你现在就在这）

状态：

SFT 熟
PPO 公式看懵
想做 RLHF 项目

👉 这是标准状态，不是问题

阶段 1：只学「RLHF 视角的强化学习」（1--2 周）

你现在不学强化学习这门课，你学的是：

"语言模型如何被当成 policy"

你需要建立这张映射表 👇（这是关键）

强化学习	在 RLHF 里
state s	prompt + history
action a	生成的 token / response
policy πθ	language model
reward r	reward model 打分
trajectory τ	一整个回答

一旦这张表在你脑子里稳定了 ，

PPO 公式会瞬间"掉一个维度"。

阶段 2：PPO 不推导，只理解「在干嘛」

你现在只需要搞懂三句话（真的）：

✅ PPO 在 RLHF 中做的事

在不偏离原模型太远的前提下
提高 reward model 更喜欢的回答概率

翻译成工程话：

不要胡乱变模型（KL）
不要 reward hack
一点一点改 policy

PPO loss 的三块（记住这三个词）

复制代码

policy improvement
+ KL constraint
+ advantage weighting

你不需要记公式，只要知道：

ratio = 新旧模型差多少
advantage = 这个回答好不好
clip / KL = 刹车

阶段 3：反过来再看 CS336（你会震惊）

当你带着上面的认知再看 CS336：

PPO 不再是"推导"
而是"工程设计"

你会突然发现：

"哦，原来这就是 PPO 为什么被用在 RLHF 里"

那李宏毅老师的 RL 课怎么办？

我的建议（非常具体）：

❌ 不要从第 1 讲开始刷
✅ 只挑这几类内容看：
- policy gradient
- REINFORCE
- advantage
- PPO（如果有）

👉 当"补直觉材料"，不是主线

给你一句"方向校准"的话（很重要）

你不是在学强化学习
你是在学「后训练工程里的优化方法」

这是两件完全不同的事。

下一步我可以怎么帮你（你可以选）

我可以直接帮你做以下任意一件：

1️⃣ 用"语言模型视角"重新推一遍 PPO（不超过 1 页）

2️⃣ 帮你把 CS336 最后两节课拆成"实习所需知识清单"

3️⃣ 直接教你：RLHF 代码里 PPO 部分你该看哪、忽略哪

你现在的迷茫是正确路径上的必经阶段 ，不是偏离方向。

你只需要把学习对象，从"RL 课程"切换成"RLHF 工程直觉"。

你这个判断 非常清醒，而且基本是对的 。

我先给你一个结论级评估 ，然后逐条解释你现在的状态、有没有遗漏、以及下一步该怎么做才不浪费时间。

先给你一个明确评估（很重要）

你现在并不是"SFT 没学会"，
而是：
SFT 本身就没有那么多"可学的理论内容"。

你现在处在一个非常典型、而且是正确的阶段：

✔️ 理解了 SFT 的数据形态
✔️ 知道它在训练流程中的位置
✔️ 意识到「预训练 vs SFT 边界在消失」
✔️ 直觉上觉得："是不是直接做一个 SFT 项目就行了？"

👉 这个直觉是对的。

一、你老师说的那句话，是"业内一线共识"

"预训练后期 + 高质量数据 + 指令数据
→ 预训练和 SFT 的边界在模糊"

这不是随口一说，这是当前大模型训练的真实趋势：

1️⃣ 传统划分（教科书版本）

复制代码

Pretraining: 大规模无监督文本
SFT: 指令-回答数据
RLHF: 偏好对齐

2️⃣ 现实中的做法（2023--2025）

预训练后期：
- 加入 高质量 instruction
- 加入 合成对话数据
学习率已经很低
本质行为：行为塑形（behavior shaping）

👉 这一步从"优化 token"变成了"优化行为"

这就是为什么：

很多公司不再强调"这是 SFT"
而说：post-pretraining / continued pretraining

二、为什么你会感觉「SFT 没学到什么」？

因为 SFT 的"难点不在理论，在工程和数据"。

我们拆开来看：

❌ SFT 里"几乎没有新算法"

SFT 的 loss 就是：

\\mathcal{L} = - \\log p_\\theta(y\|x)

没有：

新优化器
新目标函数
新数学

👉 所以"学公式"一定会觉得空

✅ SFT 真正有价值的地方（但课上很难教）

维度	是否重要	是否容易通过"听课"学到
数据格式设计	⭐⭐⭐⭐	❌
instruction 分布	⭐⭐⭐⭐	❌
多轮 vs 单轮	⭐⭐⭐	❌
数据比例	⭐⭐⭐	❌
catastrophic forgetting	⭐⭐⭐	❌
prompt 泄漏 / 模型塌缩	⭐⭐⭐	❌

👉 这些必须通过"跑一个 SFT 项目"才能体会

三、你的关键判断：有没有"遗漏核心内容"？

我直接给你一个非常负责任的结论：

你在"理论层面"几乎没有遗漏 SFT 的关键内容。

如果你已经知道：

SFT ≠ 提升语言能力
SFT = 行为约束 / 指令对齐
数据质量 > 数据规模
SFT 会影响模型分布（不可逆）

👉 那你已经 超过 80% 的初学者

四、你现在最缺的不是"再学 SFT"，而是👇

把 SFT 从"概念"变成"肌肉记忆"

也就是说：

不要再听
不要再看 PPT
直接上手

五、我给你一个"最低成本、最大收益"的 SFT 上手方案

这是为你现在阶段量身定制的。

🎯 目标（很明确）

不是：

"训一个很强的模型"

而是：

搞清楚 SFT 在训练中"真实起什么作用"

✅ 项目最小配置（不要加难度）

base model：LLaMA / Qwen / Mistral（7B）
数据：
- 一个公开 instruction 数据集
- 一个你自己构造的小数据集
框架：
- LLaMA-Factory / HuggingFace Trainer

✅ 你要重点观察的 5 件事（这是核心）

1️⃣ SFT 前后输出风格的变化

是否更"听话"
是否更啰嗦 / 更保守

2️⃣ 模型能力是否"变窄"

自由生成能力是否下降

3️⃣ 数据分布的"支配性"

哪类指令最容易被模型记住

4️⃣ 训练步数 vs 行为变化

很少的 step 就能"改性格"

5️⃣ 为什么 RLHF 必须在 SFT 后面

你会直观看到 SFT 的"硬约束感"

六、一个很重要但很少有人告诉你的事实

SFT 的价值不是"让模型更聪明"，
而是"让模型进入一个 RL 能控制的子空间"。

没有 SFT：

RLHF 极不稳定
reward hack
policy 崩溃

👉 这也是为什么：

SFT 看起来"简单"
但 绝对不可跳过

七、对你学习路线的最终建议（结论版）

✔️ 你的判断是否正确？

✅ 正确

你现在：

不需要"补 SFT 理论"
不需要"系统学 RL"

你需要的是：

SFT 一个项目 → 再回头看 PPO / DPO

🚦 下一步路线（给你一句话版）

SFT 项目 = 热身
RLHF = 主战场
PPO ≠ 理论课，而是工程刹车系统

如果你愿意，下一步我可以：

🔹 帮你设计一个"实习级 SFT 项目 checklist"
🔹 告诉你：公司面试时如何"讲 SFT"，不显得浅
🔹 直接把 SFT → PPO → DPO 串成一条"后训练认知链"

你现在其实已经站在门内了 ，只是还没真正"推一把模型"。

很好，这一问已经是"冲实习"的状态了 。

我会按你提的三点，给你一套可以直接照着执行 / 照着讲的方案，不空谈、不学术虚化。

一、【实习级】SFT 项目 Checklist（可直接落地）

目标不是"训强模型"，而是：
证明你真的理解 SFT 在后训练中的作用与边界

✅ 项目一句话定义（你面试时就这么说）

"我做了一个基于开源 7B 模型的 SFT 项目，重点分析了
指令数据对模型行为分布的影响，以及它为什么是 RLHF 的必要前置步骤。"

1️⃣ 基础配置（不要加戏）

模型

LLaMA-2 / Qwen / Mistral 7B（任选）
不要 LoRA 一开始就上（可以作为对照实验）

框架

LLaMA-Factory / HuggingFace Trainer（二选一）

数据

Instruction 数据集（如 Alpaca / ShareGPT 子集）
自己构造的 小而干净 数据（哪怕 1k 条）

👉 关键不是规模，是对比

2️⃣ 数据侧 Checklist（这是 SFT 的核心）

你至少要显式做 / 想清楚以下几件事：

✅ 数据格式

单轮 vs 多轮
是否包含 system prompt
instruction / input / output 是否拆分

👉 面试会问：
"你为什么选这种格式？"

✅ 数据分布意识（非常重要）

你要能回答：

哪类指令最多？
是否有风格偏向（啰嗦 / 保守 / 安全）
是否会"压制"自由生成能力？

👉 这是 SFT 的本质：分布塑形

✅ 数据比例（哪怕是定性）

SFT 数据占训练 token 的多少？
为什么不是越多越好？

👉 你可以说：

"SFT 本身信息密度高，但会强约束模型行为，所以我控制了训练步数，重点观察行为变化而不是 loss 收敛。"

3️⃣ 训练侧 Checklist（你要观察的不是 loss）

你至少要记录并思考这些：

🔍 SFT 前 vs SFT 后（核心）

是否更"听话"
是否更模板化
是否更安全但更无聊
是否拒答变多

👉 你要有例子，不是感觉

🔍 行为变化 vs step 数

很少 step 就明显"改性格"
loss 还没怎么降，行为已变

👉 这是非常重要的 insight

🔍 灾难性遗忘（哪怕是定性）

SFT 后自由写作是否变差？
是否"不会乱写了，但也不会发挥了"？

4️⃣ 至少一个"对照实验"（非常加分）

任选一个即可：

Full finetune vs LoRA
少量高质量 vs 大量一般质量
单轮指令 vs 多轮对话
不同 system prompt

👉 不需要 fancy，只要你能解释

5️⃣ 项目产出（面试官真正在乎的）

你最终要有：

一页总结（markdown / PPT）
5--10 条对比输出示例
清晰结论：
SFT 改变了什么，没改变什么

二、公司面试时如何"讲 SFT"，不显得浅？

❌ 初级说法（不要说）

"SFT 就是用指令数据微调模型，让模型更听话。"

这句话谁都会说。

✅ 中高级说法（你该用）

你要围绕 三个关键词 讲：

1️⃣ SFT ≠ 提升能力，而是"行为约束"

你可以说：

"我理解 SFT 的作用不是提升语言建模能力，而是
把 base model 拉进一个『可控的行为子空间』。"

这句话非常对味。

2️⃣ SFT 是 RLHF 的必要前置条件

你可以说：

"如果没有 SFT，reward model 很难稳定评估，

PPO 也容易出现 reward hacking 或策略崩溃。"

👉 面试官一听就知道你懂后训练全流程

3️⃣ 预训练 vs SFT 边界模糊（呼应你老师）

你可以说：

"现在很多工作在预训练后期直接加入高质量指令数据，

本质上是在低学习率阶段做行为塑形，这在工程上和 SFT 已经很接近了。"

👉 这是业内共识

4️⃣ 一句"成熟候选人"才会说的话

你可以用这句收尾：

"SFT 看起来简单，但它决定了后续 RL 能不能被稳定优化，

所以我更关注它对输出分布的影响，而不是 loss 本身。"

三、把 SFT → PPO → DPO 串成一条「后训练认知链」

这是最重要的一部分 ，我给你一条面试可用心智模型。

🧠 一句话总览（先记住）

SFT 定义"能做什么"
PPO 定义"怎么往更好做"
DPO 定义"怎么不用 RL 也能往更好做"

1️⃣ SFT：定义可行空间（Feasible Space）

强监督
强约束
行为塑形

📌 本质：

把模型拉到"像个助理"的区域

2️⃣ PPO（RLHF）：在可行空间内微调偏好

reward model 评估好坏
advantage 指方向
KL 限制步长

📌 本质：

在不偏离太远的前提下，提高"人更喜欢"的概率

3️⃣ DPO：去掉 RL 的工程替代方案

不 rollout
不 PPO
直接用偏好对比优化

📌 本质：

用 supervised loss 模拟 policy improvement

4️⃣ 你可以用这张"隐喻图"

复制代码

Base Model
   ↓（SFT：强拉）
Instruct Region
   ↓（PPO：小步走）
Aligned Model
   ↓（DPO：换条路）
Aligned Model（无 RL）

5️⃣ 一句非常加分的总结（可以直接背）

"我把 SFT 看作是定义 policy 的初始可行区域，

PPO 是在这个区域内做带约束的偏好优化，

而 DPO 则是在工程上用更稳定的方式近似这个优化过程。"

四、你现在的"下一步最优动作"

不是继续学，而是：

1️⃣ 跑一个 SFT 项目

2️⃣ 写清楚你观察到的行为变化

3️⃣ 再回头看 PPO / DPO

到那时你会发现：

👉 PPO 不再是公式，而是"为什么需要刹车"。

如果你愿意，下一步我可以直接帮你：

🔹 把这个 checklist 变成一个 GitHub 项目模板
🔹 模拟一轮"大模型后训练方向"的实习面试
🔹 帮你设计一个 SFT → DPO 的小型进阶项目

你现在已经不是"学不学得会"的问题了，

而是如何把理解转化成"可信的实习能力"。

这是一个非常关键、而且你已经站在"工程 vs 课程设计"视角的问题 。

我先给你一句结论，然后拆解原因，最后告诉你 你该怎么学 LoRA，学到什么程度才"刚好够实习"。

先给结论（很重要）

LoRA 不是 SFT 的"核心组成部分"，
而是 SFT 的"工程加速器 / 资源适配器"。

所以：

CS336 不重点讲 LoRA 是"刻意的、正确的选择"
公司里 一定会用 LoRA
但研究与理解后训练，不应该从 LoRA 入手

一、为什么你会"直觉上"觉得 LoRA 很重要？

因为在现实中你看到的是：

几乎所有开源 SFT 教程都用 LoRA
单卡 / 小卡训练离不开 LoRA
LLaMA-Factory / PEFT 默认就是 LoRA

👉 你看到的是"工程现实"，不是"方法论核心"

二、LoRA 在 SFT 里到底处在什么位置？

一句话精准定位

LoRA 解决的是"怎么训得起"，
而不是"该怎么训"。

把 SFT 拆成两层你就明白了：

🧠 算法 / 方法层（CS336 关心的）

loss 是什么？
优化目标是什么？
行为如何改变？
为什么需要 SFT → RLHF？

👉 LoRA 对这些没有任何影响

🛠 工程 / 资源层（公司关心的）

显存够不够？
能不能单机跑？
多模型并行怎么做？
参数更新代价？

👉 LoRA 在这里非常重要

三、为什么 CS336"刻意不讲" LoRA？

这是一个教学设计问题，不是疏忽。

1️⃣ LoRA 不改变学习目标

无论你：

全参数 SFT
LoRA SFT
QLoRA

优化的还是同一个目标函数：

\\mathcal{L}*{\\text{SFT}} = -\\log p* \\theta(y\|x)

👉 CS336 关心的是：

"这个 loss 在后训练里起什么作用"

不是：

"怎么省显存"

2️⃣ LoRA 会"遮蔽真实问题"

如果一开始就讲 LoRA，学生很容易：

把注意力放在 rank / α / target module
把 SFT 理解成 "调 LoRA 参数"

而忽略了：

数据分布
行为变化
SFT 的不可逆性

👉 这是教学上的反效果

3️⃣ CS336 的目标是"能读技术报告"

你回忆一下 CS336 的目标：

让你能看懂 GPT / Claude / DeepSeek 的技术报告

而这些报告里：

SFT 是"方法论"
LoRA 通常是 一句工程实现细节

比如：

"We finetune the model using LoRA for efficiency."

👉 这句话不会决定模型行为

四、那 LoRA 重不重要？------换个角度看

✅ 对公司 / 实习

非常重要。

几乎 100% 的实习 SFT 项目会用 LoRA
面试会问：
- "你用过 LoRA 吗？"
- "为什么不用 full finetune？"

❌ 对"理解后训练原理"

不是关键路径。

你可以完全理解：

SFT 为什么要做
PPO 为什么需要 KL
DPO 在干嘛

而 一行 LoRA 代码都没写过。

五、那你"应该怎么学 LoRA"？（重点）

🚫 不要这样学

推公式
看低秩分解证明
深究为什么 rank=8

👉 这是论文作者该干的事

✅ 你该掌握的 LoRA 程度（刚好够实习）

我给你一个 "实习及格线 checklist"：

1️⃣ 一句话讲清楚 LoRA 是什么

你可以说：

"LoRA 通过冻结原模型参数，只训练低秩适配矩阵，

在不显著影响模型行为的情况下，大幅降低训练成本。"

2️⃣ 知道它"改了哪里"

attention 的 Q / K / V / O
有时加在 FFN

你不用知道为什么是 rank=8，

但要知道：它不改主干分布

3️⃣ 知道它"适合干什么，不适合干什么"

场景	LoRA 合适吗
指令对齐	✅
风格迁移	✅
领域适配	✅
彻底学新语言	❌
大行为迁移	❌

4️⃣ 能说出 LoRA vs Full FT 的取舍

你可以说：

"我用 LoRA 是因为资源限制，但如果目标是强行为迁移或长期部署，我会考虑 full finetune 或混合策略。"

👉 这句话很加分

六、把 LoRA 放进你"后训练认知链"里

你可以这样理解它：

复制代码

目标函数（SFT / PPO / DPO）
        ↑
   优化路径不变
        ↑
LoRA / Full FT / QLoRA
（只是参数化方式）

👉 LoRA 是"how"，不是"why"

七、给你一个最终定位（非常重要）

CS336 不讲 LoRA，
是因为它在"教你成为能理解方法的人"，
而不是"立刻能跑模型的人"。

而你现在要做的是：

两条线并行
- 🧠 主线：SFT → PPO → DPO（你已经走对了）
- 🛠 支线：LoRA（够用即可）

八、你下一步最优行动（具体）

我建议你：

1️⃣ 先用 LoRA 跑 SFT 项目（不研究细节）

2️⃣ 记录行为变化（这是主线）

3️⃣ 之后如果时间允许，再看 LoRA 论文当"工程补充"

如果你愿意，下一步我可以：

🔹 帮你设计一个"LoRA-only SFT 实验，对比 full FT 的行为差异"
🔹 给你一段"面试中如何优雅回答 LoRA 的标准话术"
🔹 帮你判断：你这个阶段是否"可以直接投后训练实习"

你现在的问题已经完全不是"入门"，而是在对齐课程、工程和职业路径了。