你用 5 万条多轮对话数据做 SFT，把多轮拼成一条样本、按 4096 长度截断，训练 loss 从 2.1 降到 0.3。上线后模型出现两类问题：(a) 复读用户上一轮的问题；(b) 面对新指令时输出格式不稳定。请分析最可能的两个工程原因，并说明 SFT 阶段你会在 loss 上做哪些处理。

面试官在考什么

判断候选人是否真的自己拼过 SFT 数据、踩过 loss mask 和多轮拼接的坑，而不是只调过开源脚本。

SFT

回答框架 · 前两步

1. (a) 最常见原因是没做 loss mask，user/system token 也被计入 loss，模型被训练去“预测用户说的话”，于是复读用户输入。
2. (b) 格式不稳定通常来自训练数据格式不统一、有效 epoch 不当，或硬截断把 assistant 回复切掉导致只学了一半。

延伸阅读

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