大模型微调需要多少 Token？基于 Llama-Factory 的计算分析
在当前 AI 应用快速落地的浪潮中，越来越多企业和开发者希望将大语言模型（LLM）引入具体业务场景。直接从头训练一个百亿参数的模型显然不现实，因此'微调'成了最主流的选择。关键问题在于：到底需要多少数据才能让模型真正学会新技能？尤其是需要准备多少 Token？
为什么选择 Llama-Factory
市面上微调工具不少，但真正能做到'开箱即用'的并不多。Llama-Factory 支持 LLaMA、Qwen、Baichuan、ChatGLM、Mistral 等上百种主流模型架构，兼容 LoRA、QLoRA、全参数微调等多种方式，还自带 WebUI 界面。它的设计非常工程化，每一项配置都直接影响最终所需的计算资源，包括总训练 Token 数。
有效训练量的决定因素
真正影响模型学习效果的，不是原始数据总量，而是以下几个关键因素共同作用下的有效训练步数和累计梯度更新次数：
- 每条样本被 Token 化后的长度
- 单卡 batch size（每步处理多少条）
- 梯度累积步数（gradient accumulation steps）
- 训练 epoch 数（完整遍历数据集的轮次）
这些参数组合起来，决定了你的模型在整个训练过程中实际'看到'的 Token 总量。
假设你有一个包含 10,000 条指令数据的数据集，每条平均长度为 512 Token。在单张 GPU 上设置 per_device_train_batch_size: 2，gradient_accumulation_steps: 16，num_train_epochs: 3。
- 实际每步的有效 batch size = 2 × 16 = 32
- 总样本量 = 10,000 × 3（epoch）= 30,000 条
- 总训练步数 ≈ 30,000 / 32 ≈ 938 步
- 总训练 Token 数 ≈ 938 × 32 × 512 ≈ 15,360,000
也就是说，虽然原始数据只有约 512 万 Token，但由于多轮训练和梯度累积机制，模型实际上接触了超过 1500 万 Token 的信息流。
经验法则与数据质量
根据社区广泛验证的结果和 Llama-Factory 的推荐配置，用于高质量指令微调的总训练 Token 数应不低于 100 万，理想情况下达到 500 万～1000 万以上。
数据质量优先于数量
如果数据都是重复、模糊或格式混乱的指令，再多也没用。相反，哪怕只有几千条精心构造的高质量样本，也能显著提升特定任务表现。Llama-Factory 内置了多种对话模板，会自动将数据转换成 <指令><输入><输出> 结构。
Batch Size 要合理控制
有效 batch size 建议在 32～256 之间。太小会导致训练不稳定，梯度噪声大；太大则容易过拟合。可以通过调整 per_device_train_batch_size 和 gradient_accumulation_steps 来平衡显存压力与训练稳定性。
Epoch 数不宜过多
一般 2～3 轮足够。超过这个范围，模型可能开始'死记硬背'，导致泛化能力下降。
LoRA 与 QLoRA 技术对比
LoRA：如何用更少的参数撬动更大的改变
LoRA（Low-Rank Adaptation）的核心思想是只在注意力层的关键投影矩阵上添加低秩修正项：
$$ \Delta W = A \cdot B, \quad A \in \mathbb{R}^{d \times r}, B \in \mathbb{R}^{r \times k}, \quad r \ll d $$
以 Qwen2-7B 为例，若使用 LoRA 并设置 r=64，仅需训练约 1800 万可训练参数，占比不到 0.3%。这意味着显存需求大幅降低，训练速度更快，推理时还可将 LoRA 权重合并回原模型。
代码层面也非常简洁：
from peft import LoraConfig, get_peft_model
lora_config = LoraConfig(
r=,
lora_alpha=,
target_modules=[, ],
lora_dropout=,
task_type=
)
model = get_peft_model(base_model, lora_config)
