1. SFT 和 RL 机器学习训练的区别：
1. 监督微调（SFT, Supervised Fine-Tuning）
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定义：
在预训练模型（如基于海量文本训练的基座模型）的基础上，使用标注数据（输入-输出对）进行有监督的微调，使模型适应特定任务。 -
特点：
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数据形式：输入（如用户提问） + 对应的理想输出（如人工标注的回答）。
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目标：通过最小化预测输出与标注输出的差异（如交叉熵损失），让模型学会生成符合要求的回答。
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优点：简单直接，适合学习明确的输入-输出映射。
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局限：依赖高质量标注数据，无法学习更复杂的策略或长线反馈（如对话流畅性、用户满意度）。
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应用场景：
对话模型初步优化、任务型对话（如客服机器人）、文本生成等。
2. 强化学习（RL, Reinforcement Learning）
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定义：
通过与环境（如用户交互）的反馈（奖励/惩罚）来优化模型，目标是最大化长期累积奖励。 -
在NLP中的典型方法：
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RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）：
结合人类反馈的强化学习，例如：-
先通过SFT训练一个初始模型。
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人类对模型生成的多个回答进行排序（偏好数据）。
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训练一个奖励模型（Reward Model）来预测人类偏好。
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使用强化学习（如PPO算法）微调模型，使其生成高奖励的回答。
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特点：
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数据形式：无需标注输出，而是通过奖励信号（如人工评分、用户点击率）指导模型。
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目标：优化不可微的指标（如流畅性、安全性、用户 engagement）。
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优点：能学习复杂、隐式的目标，适应动态环境。
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局限：训练不稳定，需要设计合理的奖励函数。
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应用场景：
提升对话模型的交互质量（如ChatGPT）、游戏AI、推荐系统等。
| 特性 | SFT | RL |
|---|---|---|
| 数据需求 | 标注输入-输出对 | 奖励信号（如排序、评分） |
| 优化目标 | 拟合标注数据 | 最大化累积奖励 |
| 适用阶段 | 初步任务适配 | 细化策略、对齐人类偏好 |
| 稳定性 | 训练稳定 | 需调参，可能不稳定 |
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SFT的局限：无法处理模糊或主观的目标（如“回答更有趣”）。
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RL的优势：通过试错学习动态调整策略，但依赖初始模型质量（通常由SFT提供）。
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典型流程：
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用SFT训练一个初步模型。
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收集人类对模型输出的偏好数据，训练奖励模型。
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用RL（如PPO）微调模型，使其生成高奖励的输出。
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2. 衡量GPU的利用率指标
SM Activity：在GPU编程中，SM Activity（Streaming Multiprocessor Activity，流式多处理器活动）指的是GPU的流式多处理器（SM）在执行计算任务时的活跃程度或利用率。SM是GPU的核心计算单元，负责执行CUDA内核中的线程块（blocks）和线程束（warps）。SM Activity的高低直接影响GPU的整体性能
GPU显著低利用率：在一定周期内，例如20s时间内，GPU Utility低于某个值，例如25%，则将这个时间成为显著利用率低；
GPU利用率显著偏低（例如长期低于30%），通常意味着计算资源未被充分利用，导致性能瓶颈或硬件浪费，
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