团队要做一个金融领域模型，已有开源 7B/13B 基座，标注预算约 5 万条 SFT，GPU 只够对 7B 做一次全量继续预训练。你会怎么决定是继续预训练还是直接 SFT？请给出判断标准、数据配比和评估方案。

面试官在考什么

判断候选人能否区分“注入新知识”和“对齐任务/格式”，并在有限算力和标注预算下做 CPT vs SFT 的系统级取舍。

预训练与微调

回答框架 · 前两步

1. 判断标准：领域知识是“新知识/新分布”还是“新任务/新格式”；基座在金融评测上的 zero-shot 差距；CPT 通常需要足够领域 token 才有明显收益。
2. 数据配比：金融:通用建议 1:1 到 1:3 防止遗忘，可采用先通用后领域的课程学习；SFT 数据质量优先于数量，5 万条要分层。

延伸阅读

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