资料内容：
1. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显
存？
一般 n B的模型，最低需要 16-20 n G的显存。（cpu offload基本不开的情况下）
vicuna-7B为例，官方样例配置为 4*A100 40G，测试了一下确实能占满显存。（global batch size
128，max length 2048）当然训练时用了FSDP、梯度累积、梯度检查点等方式降显存。
2. 为什么SFT之后感觉LLM傻了?
• 原版答案：
SFT的重点在于激发大模型的能力，SFT的数据量一般也就是万恶之源alpaca数据集的52k量级，
相比于预训练的数据还是太少了。
如果抱着灌注领域知识而不是激发能力的想法，去做SFT的话，可能确实容易把LLM弄傻。
• 新版答案：
指令微调是为了增强（或解锁）大语言模型的能力。
其真正作用：
指令微调后，大语言模型展现出泛化到未见过任务的卓越能力，即使在多语言场景下也能有不错表
现 。
