在大型语言模型（LLM）的适应过程中，继续预训练（Continued Pretraining）和指令调优（Instruction Tuning）是两种核心范式，前者侧重于知识注入，后者强调任务对齐。这种比较有助于工程团队在生产环境中选择合适的管道，实现高效的模型优化。
继续预训练通过在领域特定无监督数据上延续预训练任务，帮助模型注入新知识。例如，在医疗领域，使用大量无标签文本如临床报告和文献，继续预训练可以提升模型对专业术语的理解和生成能力，而不破坏原有通用知识。这种方法的核心优势在于扩展模型的知识库，使其在下游任务中表现出更强的泛化潜力。证据显示，继续预训练能显著改善激活模式，保留核心语言特征的同时学习新相关特征，从而在知识密集型任务中提供坚实基础。
相比之下，指令调优使用有监督的指令-响应对，训练模型遵循人类指令，实现任务对齐。它专注于行为调整，如生成结构化输出或遵守特定格式。在客服聊天场景中，指令调优可以让模型学习“请简要总结用户查询”的指令，输出符合预期的响应。这种范式的证据表明，它能修改注意力模式，使模型更关注指令组件，提升指令遵循能力和生成质量。
在效率方面，继续预训练需求更高。它通常涉及TB级数据和分布式训练，如使用数千GPU卡，训练时长可能达数周。参数设置上，学习率需设为1e-5至1e-6，以避免灾难性遗忘；批次大小建议为2048 tokens以上，确保梯度稳定。数据清洗至关重要，包括去除噪声和重复，目标是构建多样化语料库。相反，指令调优更高效，仅需MB至GB级标注数据，单GPU即可完成，训练周期缩短至几天。学习率可调至5e-6，批次大小512-1024 tokens。数据质量优先，使用人类标注或合成对，确保指令多样性覆盖常见任务变体。
控制性是另一关键维度。继续预训练提供较松散控制，因为知识注入可能引入幻觉或偏见，输出一致性依赖数据纯度。监控点包括KL散度阈值<0.1，防止分布偏移；回滚策略为若下游性能下降10%，恢复预训练权重。指令调优则增强控制，通过明确指令约束输出，如指定JSON格式或长度限制。证据指出，它能调整解码机制，响应指令的风格选择。生产中，设置奖励模型评估输出安全性，阈值如人类偏好分数>0.8；集成PPO优化，进一步细化控制。
在生产适应管道中，推荐混合策略：先继续预训练注入领域知识（如金融报告语料，数据集规模>100GB），再指令调优对齐任务（使用10k-50k指令对）。落地清单包括：1. 数据准备：领域语料清洗工具如spaCy，指令对生成框架如Alpaca。2. 超参数：继续预训练- epochs=1-3，warmup=10%；指令调优- epochs=3-5，early stopping patience=2。3. 评估指标：知识注入用困惑度<预训练基线5%；任务对齐用BLEU/ROUGE>0.7。4. 风险缓解：A/B测试新模型 vs 基线，监控幻觉率<5%。5. 部署参数：量化至INT8，推理批次=16，超时阈值=30s。
这种比较揭示，继续预训练适合知识饥饿场景，提供广度；指令调优则针对精确任务，提供深度。工程团队可根据资源和需求平衡二者，例如在资源有限时优先指令调优，结合PEFT如LoRA降低成本（仅更新0.1%参数）。最终，高效管道需迭代优化，确保模型在生产中可靠运行。
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