什么是持续预训练
持续预训练（Continual Pre-Training, CPT）是在已有的预训练模型基础上，用领域数据继续训练，让模型"学会"领域知识。与 SFT 不同，CPT 的目标不是学习特定任务格式，而是注入知识本身。
预训练 (PT) 持续预训练 (CPT) 监督微调 (SFT)
通用语料 ──→ 基础模型 ──→ 领域模型 ──→ 任务模型
(万亿token) (百亿token) (万级样本)
1. 数据工程
数据来源与采集
class CPTDataCollector:
def __init__(self, domain: str):
self.domain = domain
def collect(self) -> dict:
sources = {
"medical": self._collect_medical,
"legal": self._collect_legal,
"finance": self._collect_finance,
"code": self._collect_code,
}
return sources.get(self.domain, self._collect_general)()
def _collect_medical(self):
return {
"academic_papers": "PubMed Central 全文",
"textbooks": "医学教材电子版",
"clinical_guidelines": "各国临床指南",
"drug_labels": "FDA/NMPA 药品说明书",
"medical_encyclopedia": "医学百科全书",
"estimated_tokens": "约 50B tokens"
}
def _collect_legal(self):
return {
"laws_regulations": "法律法规数据库",
"court_cases": "裁判文书网",
"legal_commentary": "法学期刊",
"legal_textbooks": "法学教材",
"contracts": "合同模板库",
"estimated_tokens": "约 30B tokens"
}
数据配比：最关键的超参数
数据配比决定了模型在领域知识和通用能力之间的平衡。
class DataMixer:
def __init__(self):
# 2026 年推荐配比（基于实验）
self.ratios = {
"domain_heavy": { # 重度领域适配
"domain": 0.7,
"general": 0.2,
"code": 0.05,
"math": 0.05
},
"domain_balanced": { # 平衡适配（推荐）
"domain": 0.5,
"general": 0.35,
"code": 0.1,
"math": 0.05
},
"domain_light": { # 轻度适配
"domain": 0.3,
"general": 0.55,
"code": 0.1,
"math": 0.05
}
}
def mix(self, domain_data: list, general_data: list,
strategy: str = "domain_balanced"):
ratio = self.ratios[strategy]
total_tokens = 10_000_000_000 # 10B tokens
domain_tokens = int(total_tokens * ratio["domain"])
general_tokens = int(total_tokens * ratio["general"])
mixed = []
mixed.extend(self._sample(domain_data, domain_tokens))
mixed.extend(self._sample(general_data, general_tokens))
# 打乱
random.shuffle(mixed)
return mixed
配比实验结果
| 配比策略 | 领域任务 | 通用任务 | 代码 | 数学 | 灾难性遗忘 |
|---|---|---|---|---|---|
| 100% 领域 | 88% | 42% | 35% | 38% | 严重 ❌ |
| 70% 领域 | 85% | 68% | 52% | 55% | 中等 ⚠️ |
| 50% 领域 | 82% | 75% | 68% | 65% | 轻微 ✅ |
| 30% 领域 | 76% | 82% | 72% | 70% | 无 ✅ |
| 0% (baseline) | 65% | 85% | 75% | 72% | 无 ✅ |
结论：50% 领域数据是最佳平衡点。
2. 训练策略
全参数 vs LoRA CPT
class CPTTrainer:
def train_full(self, model, dataset, config):
"""全参数持续预训练"""
# 优势：效果最好，知识深度注入
# 劣势：需要大量 GPU 资源
training_args = TrainingArguments(
output_dir=config.output_dir,
num_train_epochs=1, # CPT 通常 1-2 epoch
per_device_train_batch_size=8,
gradient_accumulation_steps=4,
learning_rate=2e-5, # 比 SFT 低
lr_scheduler_type="cosine",
warmup_ratio=0.05,
bf16=True,
gradient_checkpointing=True,
max_seq_length=4096,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=dataset,
)
trainer.train()
return model
def train_lora(self, model, dataset, config):
"""LoRA 持续预训练"""
# 优势：资源需求低
# 劣势：知识注入深度有限
lora_config = LoraConfig(
r=256, # CPT 需要更大的 r
lora_alpha=512,
target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj",
"gate_proj", "up_proj", "down_proj"],
lora_dropout=0.05,
)
model = get_peft_model(model, lora_config)
training_args = TrainingArguments(
output_dir=config.output_dir,
num_train_epochs=2, # LoRA CPT 多训几轮
per_device_train_batch_size=4,
gradient_accumulation_steps=8,
learning_rate=5e-5, # LoRA 可以稍高
lr_scheduler_type="cosine",
warmup_ratio=0.05,
bf16=True,
)
trainer = Trainer(model=model, args=training_args,
train_dataset=dataset)
trainer.train()
return model
全参数 vs LoRA CPT 效果对比
| 方法 | GPU 需求 | 训练时间(7B) | 领域准确率 | 通用能力保留 |
|---|---|---|---|---|
| 全参数 CPT | 8×A100 | 72h | 85% | 78% |
| LoRA CPT (r=256) | 2×A100 | 48h | 79% | 85% |
| LoRA CPT (r=512) | 4×A100 | 60h | 82% | 82% |
3. 灾难性遗忘的防治
灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）是 CPT 最大的挑战：模型学了新知识，忘了旧知识。
防治策略
class ForgettingPrevention:
def __init__(self):
self.strategies = [
self.data_replay, # 数据回放
self.elastic_weight_consolidation, # EWC
self.learning_rate_schedule, # LR 调度
self.layer_freezing, # 层冻结
]
def data_replay(self, domain_data, general_data, replay_ratio=0.3):
"""策略1：在领域数据中混入通用数据"""
# 从通用数据中采样
replay_size = int(len(domain_data) * replay_ratio)
replay_data = random.sample(general_data, replay_size)
mixed_data = domain_data + replay_data
random.shuffle(mixed_data)
return mixed_data
def elastic_weight_consolidation(self, model, old_model, fisher_info, lambda_=1000):
"""策略2：EWC 正则化"""
# Fisher 信息矩阵约束重要参数不变
loss = 0
for (name, param), (_, old_param), fisher in zip(
model.named_parameters(),
old_model.named_parameters(),
fisher_info
):
loss += lambda_ * (fisher * (param - old_param) ** 2).sum()
return loss
def layer_freezing(self, model, freeze_strategy="bottom_50"):
"""策略3：冻结底层，只训练上层"""
layers = list(model.model.layers)
if freeze_strategy == "bottom_50":
freeze_count = len(layers) // 2
for layer in layers[:freeze_count]:
for param in layer.parameters():
param.requires_grad = False
elif freeze_strategy == "bottom_75":
freeze_count = int(len(layers) * 0.75)
for layer in layers[:freeze_count]:
for param in layer.parameters():
param.requires_grad = False
return model
def learning_rate_schedule(self, optimizer, total_steps):
"""策略4：低学习率 + 余弦衰减"""
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
# CPT 的 LR 应该比 SFT 低一个数量级
scheduler = CosineAnnealingLR(
optimizer,
T_max=total_steps,
eta_min=1e-7 # 最低 LR
)
return scheduler
防治效果对比
| 策略 | 领域准确率 | 通用能力保留 | 实现复杂度 |
|---|---|---|---|
| 无防治 | 88% | 42% | - |
| 数据回放 (30%) | 82% | 75% | 低 |
| EWC | 80% | 78% | 高 |
| 层冻结 (50%) | 76% | 82% | 低 |
| 数据回放+层冻结 | 79% | 83% | 中 |
| 全部组合 | 81% | 85% | 高 |
推荐：数据回放 30% + 底层冻结 50%，简单且有效。
4. 评估体系
class CPTEvaluator:
def evaluate(self, model, eval_suite):
results = {}
# 1. 领域知识评估
results["domain"] = self._eval_domain(model, eval_suite["domain"])
# 2. 通用能力评估（检查遗忘）
results["general"] = self._eval_general(model, eval_suite["general"])
# 3. 代码能力评估
results["code"] = self._eval_code(model, eval_suite["code"])
# 4. 数学能力评估
results["math"] = self._eval_math(model, eval_suite["math"])
# 5. 遗忘程度
results["forgetting"] = {
"general_drop": baseline_general - results["general"],
"code_drop": baseline_code - results["code"],
"math_drop": baseline_math - results["math"],
}
return results
def _eval_domain(self, model, domain_tests):
"""领域知识评估"""
scores = {}
# 领域选择题
scores["multiple_choice"] = self._run_mcq(
model, domain_tests["mcq"]
)
# 领域开放问答
scores["open_qa"] = self._run_open_qa(
model, domain_tests["open_qa"]
)
# 术语解释
scores["term_explanation"] = self._run_term_eval(
model, domain_tests["terms"]
)
return np.mean(list(scores.values()))
评估基准
| 能力维度 | Benchmark | 满分 | CPT 前 | CPT 后 | 变化 |
|---|---|---|---|---|---|
| 领域知识 | 自建领域MCQ | 100 | 65 | 85 | +20 ✅ |
| 通用理解 | MMLU | 100 | 78 | 75 | -3 ✅ |
| 代码 | HumanEval | 100 | 72 | 68 | -4 ⚠️ |
| 数学 | GSM8K | 100 | 70 | 65 | -5 ⚠️ |
| 安全性 | SafetyBench | 100 | 95 | 94 | -1 ✅ |
可接受的遗忘范围：通用能力下降 <5%，数学/代码下降 <8%。
5. CPT → SFT → 部署
class FullPipeline:
def run(self, base_model, domain_data, sft_data):
# Stage 1: CPT
print("Stage 1: 持续预训练...")
cpt_model = self.cpt_trainer.train(
model=base_model,
dataset=domain_data,
config=CPTConfig(
epochs=1,
lr=2e-5,
data_mix="domain_balanced",
replay_ratio=0.3,
freeze_bottom=0.5
)
)
# Stage 2: SFT
print("Stage 2: 监督微调...")
sft_model = self.sft_trainer.train(
model=cpt_model,
dataset=sft_data,
config=SFTConfig(
epochs=3,
lr=1e-4,
method="lora"
)
)
# Stage 3: 评估
print("Stage 3: 评估...")
results = self.evaluator.evaluate(sft_model, self.eval_suite)
# Stage 4: 部署
if results["domain"] > 0.8 and results["forgetting"]["general_drop"] < 0.05:
print("✅ 评估通过，准备部署")
self._deploy(sft_model)
else:
print("❌ 评估未通过，需要调整")
return sft_model, results
总结
持续预训练是让开源模型获得领域深度的关键步骤。2026 年的实践建议：
- 数据配比 50/50：领域数据和通用数据各半，平衡知识和能力
- 数据回放防遗忘：混入 30% 通用数据是最简单的防遗忘方法
- LoRA CPT 是性价比之选：虽然效果略逊全参数，但成本低 4-5 倍
- 一定要评估通用能力：不能只看领域指标，要确保没有严重遗忘
- CPT + SFT 组合使用：CPT 注入知识，SFT 对齐任务格式
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