返回全部题目← 上一题27 / 116下一题 →题库/模型训练与对齐/Q-14280小模型同时预测跨域标签时，如何通过指令微调减少任务干扰？知识专题：预训练、续训与 SFT题目类型：方案设计技术难度：进阶相关面经：1 篇未标记未标记待复习已掌握收藏反馈（在 GitHub 新标签页打开）Sorry o(╥﹏╥)o，暂无参考答案。带这道题，问问AI吧~问 AIKimiKimi（新窗口打开）Qwen千问（新窗口打开）OpenAIChatGPT（新窗口打开）本题目录相关面经相关题目相关面经1 篇字节跳动大模型算法2026-03-24一面查看原面经 →对于 4B 规模的轻量化模型，其语义对齐空间有限。当 52 个标签存在跨域干扰时，你是否尝试过 什么思路进行指令微调？相关题目4 题0083如何提升 Agent 的长程任务能力？同一知识专题题目类型：方案设计技术难度：进阶相关面经：3 篇0085当 pass@k 与 pass@1 的差距收敛后，如何继续提升模型能力？同一知识专题题目类型：方案设计技术难度：深入相关面经：1 篇0207基座已有工具调用能力时，Tool-use SFT 的训练目标是什么？同一知识专题题目类型：原理机制技术难度：进阶相关面经：4 篇0495你有哪些大模型后训练经验？同一知识专题题目类型：项目深挖技术难度：进阶相关面经：7 篇♥♥♥♥♥← 上一题已到最后一题← 上一题多标签 SFT 数据分布极不均衡时，如何设计动态 Loss 权重？下一题 →多模态模型的对齐任务通常安排在哪个训练阶段？
