领域客服模型适配
需求场景: 基础模型不熟悉产品术语与答复格式。
方案路径: 先测RAG基线，再用授权示例SFT/LoRA，保留知识更新在检索层。
验收重点: 比较固定测试集质量、拒答与推理成本，防止训练测试泄漏。
西南智能科技 · 2026-10-05
强化学习与模型评测资料
围绕授权数据、模型目标与算力预算，开展预训练评估、SFT、偏好优化、强化学习与私有部署。
AI生成的原创场景示意，不代表真实客户、设备或项目成果。方法边界
SFT学习示例；DPO直接优化偏好对，不等同于在线RL；GRPO/PPO需要定义奖励、采样与策略更新。方法由任务和预算决定，不是每个项目都必须使用强化学习。
奖励与风险
优先使用可验证奖励或经复核的偏好标注；测试奖励投机、模式坍塌和长度偏置。保留基线、停止条件和安全回归，不把训练奖励上升直接当作业务质量提升。
独立验收
用未参与训练的任务集评估正确性、拒答、幻觉、延迟和成本，分项比较基础模型与新版本。样本量、置信区间、工况和失败示例随报告提供；灰度上线并保留回滚版本。
我们可以做什么
- 模型与数据研发：架构评估、数据治理、授权与训练集构建。
- 继续预训练、SFT、LoRA/QLoRA及领域适配。
- 偏好优化与强化学习：DPO、奖励模型、GRPO/PPO按任务选择。
- 推理压缩、评测、私有部署、版本管理与安全测试。
- 文本、代码、多语言和多模态模型的任务适配与评测。
- 数据标注、质量筛选、合成数据验证与训练集治理。
- 分布式训练、检查点、推理优化和模型服务工程。
- 偏好数据、奖励函数、安全对齐与受控智能体训练。
从需求到交付
- 需求与授权：确认问题、责任人、数据与接口权限。
- 方案与基线：约定范围、风险、预算、交付物和验收方法。
- 原型与试点：使用受控环境验证关键流程和失败恢复。
- 集成与验收：依据测试证据评审，不以演示替代验收。
- 交接与维护：交付文档、培训、权限、备份和迭代安排。
场景与方案案例
以下为概念方案，展示设计与验收思路，并非已交付客户项目。
可验证任务的策略训练
需求场景: 希望提高受限工具任务的执行可靠性。
方案路径: 在隔离环境设定奖励和安全规则，比较SFT与GRPO，不连接真实资金或生产设备。
验收重点: 检查成功率、违规动作、奖励投机和跨任务泛化。
多语言行业模型评测
需求场景: 不同语言的业务质量可能不一致。
方案路径: 构建获授权且独立的语言任务集，比较基础模型、RAG和微调，分语言报告结果。
验收重点: 核对样本覆盖、标注一致性、泄漏与失败类型，不只公布总分。
受控工具智能体的奖励研究
需求场景: 工具选择和任务完成需要可验证而非主观奖励。
方案路径: 隔离模拟环境，设计成功、违规和资源成本奖励，检查投机行为后小规模训练。
验收重点: 固定测试任务评估成功、资源开销、越界动作与奖励鲁棒性。
数据与验收口径
指标用于制定项目测试方案；除明确引用的行业口径外，不代表西南已实现的性能或承诺。
- 训练预算：GPU时、token数、序列长度、精度和并行方案必须同时说明。
- 模型质量：固定独立测试集分项评估；训练loss不等同业务准确率。
- 公开研究案例：SmolLM3-3B报告约11.2T预训练token，不能套用为西南训练能力。
- 权重内存估算：参数数×每参数字节；3B参数BF16约6GB十进制权重，不含优化器、激活或运行开销。
- 数据量同时记录样本数、token数、长度分布、重复率和许可证；样本数不能代替token预算。
- 吞吐量按tokens/秒记录硬件、精度、并行、上下文与批量；推理和训练数据不能直接对比。
资料来源与行业参考
第三方公开资料仅供技术参考，不构成合作或背书。核对日期：2026-10-05。
SFT、DPO、GRPO和奖励模型的公开实现资料；DPO是偏好优化，不应直接等同于在线强化学习。
公开参考案例：3B模型的多阶段训练资料，用于说明完整训练需要数据与算力规划；非西南成果。
开始前，请告诉我们
任务目标、基础模型许可、数据来源、样本量、GPU预算、部署限制与安全要求。
交付与使用边界
大模型训练资源需求取决于具体配置；个人盒子的推理能力不能直接换算成训练能力。不保证达到通用超级智能或固定提升幅度。