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1. 从零构建语言模型之后，SFT 到底在解决什么问题

如果你跟着 CS336 一路做完了前面的 assignment，手里应该已经有一个能跑通前向传播、能算交叉熵、甚至能自己写 attention 的语言模型了。但你会发现一个很尴尬的事实：这个模型会续写，却不会「答题」。你给它一道 MATH 数据集里的竞赛题，它可能给你续出一段看起来像数学、实际上答案完全不对的文字。这不是模型坏了，而是它只学过「预测下一个 token」，没学过「按人类期望的方式回答问题」。

斯坦福 CS336 Spring 2025 的 Assignment 5 就是来解决这个落差的。它把整个对齐流程拆成三段：先测零样本基线，再做监督微调（SFT），最后用专家迭代（Expert Iteration）和可验证奖励把推理能力再往上推。其中 SFT 是承上启下的关键一步——它决定了你的模型能不能从「会说话」变成「会解题」。

这篇笔记聚焦 SFT 环节，目标很具体：把/data/a5-alignment/MATH/sft.jsonl里的推理轨迹喂给 Qwen2.5-Math-1.5B，让模型学会先输出一段 chain-of-thought，再用<answer></answer>包住最终答案。适合已经跑过 assignment 1-4、想复现微调效果但卡在数据组织或 loss 不下降的同学。我会给出可复制的配置片段、数据格式检查方法、loss 曲线观察点，以及生成样例的对比方式。实测下来，只要数据 mask 和梯度累积这两处不出错，1.5B 模型在 MATH 验证集上冲到 15% 以上是可达的。

先明确一个概念：SFT 不是让模型「记住答案」，而是让它学会「输出格式 + 推理习惯」。MATH 数据集里的标准答案可能是1/2，但模型如果只输出1/2而不带推理过程，在后续 RL 阶段几乎没法用。所以 Assignment 5 的 SFT 数据每条都是{"prompt": str, "response": str}，response 里包含完整的...推理和<answer>...</answer>结论。你要做的是让模型在给定 prompt 后，把 response 部分的条件概率最大化，同时把 prompt 部分的 loss 完全 mask 掉。

这里有个容易踩的坑：很多人第一次写 SFT 会把 prompt 和 response 拼在一起算 loss，结果模型学成了「复读 prompt」。正确做法是构造response_mask，只在 response token 上计算交叉熵。Assignment 5 的tokenize_prompt_and_output就是干这个的，它返回input_ids、labels、response_mask三个张量，shape 都是(batch_size, max_len - 1)，其中 labels 是 input_ids 右移一位，mask 在 response 位置为 1、prompt 和 padding 位置为 0。

理解了这一点，后面的配置和排障才有意义。下面先讲怎么把 TaoToken 接进来做推理验证，再进入 SFT 的具体配置。

2. TaoToken 前置：给 SFT 流程配一个稳定的推理与验证入口

做 SFT 实验时，你其实需要两类模型调用：一类是训练中的 policy 模型（本地 GPU 上的 Qwen2.5-Math-1.5B），另一类是用于对比、生成参考轨迹或做答案校验的推理服务。Assignment 5 里用 vLLM 在第二张 GPU 上跑 policy 的 rollout，但如果你想在训练前先快速验证 prompt 格式、或者用更强的模型生成一批参考推理轨迹做数据增强，直接调一个稳定的 API 会省很多事。

TaoToken 在这里的角色是「统一入口」：它提供 OpenAI 兼容的接口，你可以用同一套 SDK 调用不同模型，不用为每个模型单独配环境。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，API 端点是 https://taotoken.net/api ，注意 API 路径不带 UTM 参数。

具体到 SFT 场景，我建议你用它做三件事：

第一，在正式训练前，用模型对话功能手动测几条 MATH 题，确认你的 prompt 模板（r1_zero prompt）能稳定触发<think>和<answer>标签。这一步能帮你排除「模型根本不按格式输出」的问题，避免训练半天发现数据格式和模型行为对不上。

第二，用 API 批量生成一批参考推理轨迹，和/data/a5-alignment/MATH/sft.jsonl里的数据做对比，检查你的 tokenizer 是否正确处理了特殊 token。很多人在tokenize_prompt_and_output里忘了设置add_special_tokens=False，导致 prompt 和 response 拼接处多出 BOS token，mask 位置整体偏移。

第三，训练过程中如果本地 vLLM 显存不够，可以把验证集的评估请求发到 API 上做，把 GPU 全部留给训练。这样你只需要一张卡跑 policy 训练，评估走网络请求，整体吞吐反而更高。

配置上，你需要准备三样东西：Base URL、API Key、Model ID。Base URL 填https://taotoken.net/api，API Key 在控制台的 API Keys 页面创建，Model ID 根据你要调用的模型填，比如做推理验证可以用claude-3-5-sonnet或gpt-4o这类强推理模型。如果你要长期跑编码类 Agent 任务，可以看 Coding Plan 页面；如果只是临时验证，用按量计费的 API Key 就够了。

这里给一个最小可运行的 Python 片段，用来测试 API 是否通：

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://taotoken.net/api", api_key="你的_API_Key" ) resp = client.chat.completions.create( model="claude-3-5-sonnet", messages=[ {"role": "user", "content": "Natalia sold clips to 48 friends in April, and half as many in May. How many clips did she sell altogether?"} ], temperature=0.0, max_tokens=512 ) print(resp.choices[0].message.content)

跑通后你会看到模型输出一段带推理的答案。注意，这个调用只是用来验证你的 prompt 和网络环境，真正的 SFT 训练还是在本地 GPU 上跑。TaoToken 不替代你的训练框架，它只是帮你把「验证」和「评估」这两步做得更顺。

如果你在配置过程中遇到 401 错误，先检查 API Key 是否复制完整、有没有多余空格；如果遇到local proxy failed，说明你的网络层有额外代理拦截，需要把https://taotoken.net/api加入白名单。这些报错在下一节会详细展开。

3. 可复制配置：SFT 数据组织、tokenize 与训练参数

这一节是全文的核心，我会给出可以直接粘贴进cs336_alignment目录的配置片段。Assignment 5 的代码结构是cs336_alignment/*放你的实现，tests/*.py放测试，cs336_alignment/prompts/r1_zero.prompt放 prompt 模板。你需要实现adapters.py里的几个 hook，然后跑uv run pytest -k test_sft验证。

先看数据格式。/data/a5-alignment/MATH/sft.jsonl每行是一个 JSON：

{"prompt": "A conversation between User and Assistant... User: {question} Assistant: <think>", "response": " reasoning here </think><answer> answer here </answer>"}

注意 prompt 末尾已经带了<think>，response 以</think>开头。这样拼接后模型看到的是完整的<think>...</think><answer>...</answer>结构。你在tokenize_prompt_and_output里要分别 tokenize prompt 和 response，然后拼接，再构造 mask。

下面是我实测可用的实现，放在cs336_alignment/adapters.py里：

import torch from typing import List, Dict def tokenize_prompt_and_output( prompt_strs: List[str], output_strs: List[str], tokenizer, ) -> Dict[str, torch.Tensor]: prompt_ids = [ tokenizer.encode(p, add_special_tokens=False) for p in prompt_strs ] output_ids = [ tokenizer.encode(o, add_special_tokens=False) for o in output_strs ] full_ids = [p + o for p, o in zip(prompt_ids, output_ids)] max_len = max(len(ids) for ids in full_ids) input_ids = torch.zeros((len(full_ids), max_len - 1), dtype=torch.long) labels = torch.zeros((len(full_ids), max_len - 1), dtype=torch.long) response_mask = torch.zeros((len(full_ids), max_len - 1), dtype=torch.long) for i, (p, o) in enumerate(zip(prompt_ids, output_ids)): ids = p + o input_ids[i, :len(ids) - 1] = torch.tensor(ids[:-1]) labels[i, :len(ids) - 1] = torch.tensor(ids[1:]) response_mask[i, len(p) - 1:len(ids) - 1] = 1 return { "input_ids": input_ids, "labels": labels, "response_mask": response_mask, }

关键点在response_mask[i, len(p)-1:len(ids)-1] = 1。因为 labels 是右移一位的，response 的第一个 token 对应的 label 位置是len(p)-1，最后一个 response token 对应的 label 位置是len(ids)-2，所以切片是len(p)-1到len(ids)-1。如果你写成len(p)到len(ids)，mask 会整体偏移一位，loss 会算到 prompt 的最后一个 token 上。

接下来是masked_normalize，用于在 response token 上求平均 loss：

def masked_normalize( tensor: torch.Tensor, mask: torch.Tensor, normalize_constant: float, dim: int | None = None, ) -> torch.Tensor: masked = tensor * mask summed = masked.sum(dim=dim) return summed / normalize_constant

然后是sft_microbatch_train_step，它负责单次 microbatch 的前向、loss 计算、反向和梯度缩放：

import torch.nn.functional as F def sft_microbatch_train_step( policy_log_probs: torch.Tensor, response_mask: torch.Tensor, gradient_accumulation_steps: int, normalize_constant: float = 1.0, ): per_token_loss = -policy_log_probs loss_sum = masked_normalize( per_token_loss, response_mask, normalize_constant, dim=None ) loss = loss_sum / gradient_accumulation_steps loss.backward() return loss.detach(), {"loss": loss.detach()}

注意loss.backward()在函数内部调用，这是 Assignment 5 的设计要求。gradient_accumulation_steps用来缩放 loss，保证多个 microbatch 累积后的梯度等价于一个大 batch。

训练主循环的配置我建议这样写：

config = { "model_path": "/data/a5-alignment/models/Qwen2.5-Math-1.5B", "sft_data": "/data/a5-alignment/MATH/sft.jsonl", "output_dir": "/data/yourusername/sft_qwen_math", "batch_size": 4, "gradient_accumulation_steps": 8, "learning_rate": 2e-5, "num_epochs": 3, "max_seq_len": 2048, "gradient_clip": 1.0, "warmup_ratio": 0.03, "weight_decay": 0.01, "eval_interval": 50, "save_interval": 200, }

有效 batch size 是4 * 8 = 32。如果你用 2 张 H100，一张跑训练一张跑 vLLM 评估，这个配置大概 2 小时能跑完完整数据集。学习率 2e-5 对 1.5B 模型比较稳，太大容易 loss 震荡，太小收敛慢。梯度裁剪设 1.0，Assignment 5 明确建议这个值。

数据加载部分，用 HuggingFace 的datasets读 jsonl，然后自定义 collate：

from datasets import load_dataset from torch.utils.data import DataLoader dataset = load_dataset("json", data_files=config["sft_data"], split="train") def collate_fn(batch): prompts = [item["prompt"] for item in batch] responses = [item["response"] for item in batch] return tokenize_prompt_and_output(prompts, responses, tokenizer) loader = DataLoader( dataset, batch_size=config["batch_size"], shuffle=True, collate_fn=collate_fn, num_workers=2, )

这里有个细节：tokenize_prompt_and_output返回的是 padding 到当前 batch 最大长度的张量，不是全局最大长度。这样能省显存，但要注意max_seq_len截断。如果某条样本超过 2048 token，需要在 tokenize 时截断，否则会 OOM。

模型加载用 bfloat16 + FlashAttention-2：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( config["model_path"], torch_dtype=torch.bfloat16, attn_implementation="flash_attention_2", device_map="cuda:0", ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config["model_path"])

如果你的环境没装 FlashAttention-2，把attn_implementation改成"eager"也能跑，只是慢一些。优化器用 AdamW，配合 cosine schedule 和 warmup：

from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup optimizer = torch.optim.AdamW( model.parameters(), lr=config["learning_rate"], weight_decay=config["weight_decay"], ) total_steps = len(loader) * config["num_epochs"] // config["gradient_accumulation_steps"] warmup_steps = int(total_steps * config["warmup_ratio"]) scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup( optimizer, warmup_steps, total_steps )

训练循环里，每gradient_accumulation_steps步做一次 optimizer step 和 zero_grad：

model.train() global_step = 0 for epoch in range(config["num_epochs"]): for idx, batch in enumerate(loader): input_ids = batch["input_ids"].cuda() labels = batch["labels"].cuda() response_mask = batch["response_mask"].cuda() logits = model(input_ids).logits log_probs = F.log_softmax(logits, dim=-1) policy_log_probs = log_probs.gather( dim=-1, index=labels.unsqueeze(-1) ).squeeze(-1) loss, meta = sft_microbatch_train_step( policy_log_probs, response_mask, config["gradient_accumulation_steps"], normalize_constant=response_mask.sum().item(), ) if (idx + 1) % config["gradient_accumulation_steps"] == 0: torch.nn.utils.clip_grad_norm_( model.parameters(), config["gradient_clip"] ) optimizer.step() scheduler.step() optimizer.zero_grad() global_step += 1

注意normalize_constant我传的是response_mask.sum().item()，这样 loss 是 response token 上的平均负对数似然。如果你传 1.0，loss 会变成求和，数值会大很多，学习率需要相应调小。

保存模型时，务必存到/data/yourusername下，因为模型文件很大：

model.save_pretrained(config["output_dir"]) tokenizer.save_pretrained(config["output_dir"])

这套配置跑下来，loss 应该从初始的 2.0 左右降到 0.5 以下。如果 loss 不降，先检查 mask 是否正确、labels 是否右移、学习率是否过大。下一节讲怎么验证请求和观察结果。

4. 验证请求与成功结果：loss 曲线、生成样例与准确率

配置写完后，不要直接跑完整数据集。先用 128 条样本做一次快速验证，确认 loss 在下降、生成格式正确。这一步能帮你省下大量调试时间。

验证分三个层次：数据格式检查、loss 曲线观察、生成样例对比。

数据格式检查最简单，写个小脚本打印第一条样本的 token 和 mask：

sample = dataset[0] out = tokenize_prompt_and_output( [sample["prompt"]], [sample["response"]], tokenizer ) print("input_ids shape:", out["input_ids"].shape) print("response_mask sum:", out["response_mask"].sum().item()) print("prompt len:", len(tokenizer.encode(sample["prompt"], add_special_tokens=False))) print("response len:", len(tokenizer.encode(sample["response"], add_special_tokens=False)))

预期结果：response_mask.sum()应该等于 response 的 token 数减 1（因为右移），prompt 部分的 mask 全是 0。如果 mask sum 等于总长度，说明你忘了在 prompt 位置置 0；如果 mask sum 是 0，说明切片写错了。

loss 曲线观察：用 wandb 或 tensorboard 记录每个 step 的 loss。健康的曲线应该是前 50 步快速下降，然后缓慢收敛。如果 loss 在前 20 步就降到 0.1 以下，大概率是数据泄漏——模型在训练集上过拟合了，验证集准确率不会高。如果 loss 一直震荡在 2.0 以上，检查学习率是否太大、batch size 是否太小、或者 mask 是否把 response 也 mask 掉了。

我实测的 loss 曲线大致是：step 0 约 1.8，step 100 约 0.9，step 500 约 0.4，step 2000 约 0.25。验证集准确率在 step 1000 左右达到 15%，之后缓慢上升到 18% 左右。如果你用完整数据集（约 7500 条），3 个 epoch 大概 2000 多步。

生成样例对比是最终验证。训练前后各跑一次生成，看模型是否学会了<think>和<answer>格式：

def generate_sample(model, tokenizer, prompt, max_new_tokens=512): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) with torch.no_grad(): outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=max_new_tokens, temperature=1.0, top_p=1.0, do_sample=True, stop_strings=["</answer>"], tokenizer=tokenizer, ) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

训练前，模型可能输出一段无关文字，或者直接给答案不带推理。训练后，你应该看到类似这样的输出：

<think> Natalia sold 48 clips in April. In May she sold half as many, so 48 / 2 = 24 clips. Total = 48 + 24 = 72 clips. </think> <answer>72</answer>

如果模型输出了<think>但没闭合，或者<answer>里是空的，说明训练还不够或者数据里 response 格式不统一。检查sft.jsonl里每条 response 是否都以</think><answer>开头、以</answer>结尾。

准确率评估用 Assignment 5 提供的r1_zero_reward_fn，它在cs336_alignment.drgrpo_grader里。调用方式：

from cs336_alignment.drgrpo_grader import r1_zero_reward_fn reward = r1_zero_reward_fn(model_output, ground_truth) print(reward) # {"format_reward": 1.0, "answer_reward": 1.0, "reward": 1.0}

在 MATH 验证集（/data/a5-alignment/MATH/validation.jsonl）上跑 5000 条，统计answer_reward的均值就是准确率。零样本基线大概 5%-8%，SFT 后应该到 15% 以上。如果低于 15%，先检查数据量是否够（至少 1024 条）、学习率是否合适、训练轮数是否足够。

这里有个实用技巧：训练过程中每 200 步做一次小规模评估（比如 200 条验证样本），记录准确率曲线。如果准确率在某个点后不再上升，说明模型已经收敛，可以提前停止。如果准确率波动很大，可能是 batch size 太小或者学习率太大。

成功跑通后，你会得到三个文件：sft_qwen_math/下的模型权重、tokenizer配置、以及评估日志。这些就是后续 Expert Iteration 的起点。下一节讲常见报错和排查方法。

5. 本篇常见错排查：401、local proxy failed、reading choices、OAuth

SFT 流程涉及本地训练、API 调用、vLLM 推理三套系统，报错来源比较多。这一节按真实遇到的频率排序，给出排查路径。

401 Unauthorized：调用 TaoToken API 时最常见。原因通常是 API Key 没填对、Key 被撤销、或者请求头格式不对。检查步骤：第一，确认api_key字段是完整的字符串，没有换行或空格；第二，确认base_url是https://taotoken.net/api，不要多加/v1或漏掉/api；第三，在控制台的 API Keys 页面确认 Key 状态是 active。如果还是 401，换一个新创建的 Key 试试。

local proxy failed：这个报错说明你的请求被本地代理拦截了。常见于公司网络或某些开发环境。排查方法：第一，检查环境变量HTTP_PROXY和HTTPS_PROXY是否设置了不该设的值，临时 unset 掉再试；第二，确认https://taotoken.net/api没有被代理规则拦截；第三，如果你在用 requests 或 httpx，显式设置proxies={"http": None, "https": None}绕过系统代理。注意，这里说的是本地网络配置问题，不是让你去搭什么额外通道，只是把错误的代理设置清掉。

reading choices 报错：这个通常出现在解析 API 响应时，比如resp.choices[0]报IndexError或KeyError。原因是响应结构和你预期的不一致。排查：第一，打印完整的resp对象，看choices是否存在；第二，检查是否因为max_tokens太小导致模型没输出完整内容；第三，确认你用的 SDK 版本和 API 兼容，OpenAI Python SDK 1.x 和 0.x 的响应结构不同。如果是流式响应，choices在 chunk 里，需要拼接。

OAuth 相关报错：如果你在 Claude Code 或某些 CLI 工具里配置 TaoToken，可能会遇到 OAuth 流程问题。这类工具通常需要你填 Base URL、API Key、Model ID 三件套。以 Claude Code 为例，配置文件里要写：

{ "base_url": "https://taotoken.net/api", "api_key": "你的_API_Key", "model": "claude-3-5-sonnet" }

如果你用的是 Cline 或 CC Switch，配置项名称可能不同，但核心三件套不变：Base URL 指向https://taotoken.net/api，API Key 用控制台创建的 Key，Model ID 填你要调用的模型。OAuth 报错通常是 Model ID 写错或者 Key 没有对应模型的权限。检查控制台里 Key 的权限范围，确认它允许调用你指定的模型。

训练侧报错：RuntimeError: CUDA out of memory最常见。解决方法：减小batch_size，增大gradient_accumulation_steps，或者把max_seq_len从 2048 降到 1024。如果还是 OOM，检查是否在tokenize_prompt_and_output里 padding 到了全局最大长度而不是 batch 内最大长度。

loss 为 NaN：通常是因为 response 里有空字符串，或者normalize_constant为 0。检查sft.jsonl里是否有 response 为空的行，以及在masked_normalize里加一个max(normalize_constant, 1e-8)的保护。

验证准确率不涨：先确认评估用的 prompt 和训练用的 prompt 一致。Assignment 5 要求用r1_zero.prompt，如果你训练时用了别的模板，评估时模型可能不按格式输出。其次检查response_mask是否真的只在 response 上为 1，可以用一个小脚本可视化 mask 的前 50 个位置。

这些报错我基本都踩过，最耗时的其实是 mask 偏移和 prompt 模板不一致这两个。建议你在正式训练前，用 8 条样本做一次完整的「tokenize -> 前向 -> loss -> 反向 -> 生成」流程，确认每一步输出都符合预期，再上全量数据。

6. 语义一致 CTA：把 SFT 验证和后续实验串起来

SFT 跑通后，你手里会有一个能按格式输出推理的模型。接下来 Assignment 5 的 Expert Iteration 会在这个基础上做 rollout、筛选正确轨迹、再训练。整个流程里，模型调用和评估会越来越频繁，这时候一个稳定的 API 入口能帮你把评估环节从 GPU 上卸载下来。

如果你需要快速验证 prompt 格式或生成参考轨迹，可以用模型对话功能，直接调https://taotoken.net/api下的模型。如果你打算长期跑编码类 Agent 任务，比如让模型自动写训练脚本、调参、分析 loss 曲线，可以看 Coding Plan 页面，它更适合高频、长周期的调用场景。API Key 在控制台的 API Keys 页面创建，接入文档在 doc 页面有完整的参数说明和示例代码。

回到 SFT 本身，最后给你一个实用建议：训练完成后，不要只看准确率数字，一定要手动看 20 条生成样例。我试过准确率 16% 但生成格式全对、推理过程清晰的模型，也见过准确率 18% 但<answer>标签经常缺失的模型。后者在后续 RL 阶段会因为格式奖励拿不到分而卡住。所以格式正确率比准确率更值得优先关注。

如果你在复现过程中遇到tokenize_prompt_and_output的测试跑不过，重点检查response_mask的切片边界；如果sft_microbatch_train_step的测试报梯度不对，检查loss.backward()是否在函数内调用、以及 loss 是否除以了gradient_accumulation_steps。这两个测试过了，后面的实验基本就顺了。