领域适配性提升全流程
要实现专业领域性能突破，需要数据工程与训练策略的协同优化：
- Data preparation phase：建议收集至少5000条领域QA数据，格式参照项目提供的
dirty_chinese_dpo.json，需包含：(1)完整问答上下文 (2)领域专业术语 (3)典型错误案例 - 训练策略选择::
- 基础能力构建：先用全量数据监督微调（SFT）
train_sft_dirty.py训练3-5轮 - 精细校准：采用ORPO算法进行偏好对齐，使用
RL_FineTuning/train_orpo.py脚本，注入领域专家标注的优劣样本对
- 基础能力构建：先用全量数据监督微调（SFT）
- Validation Methods：项目推理脚本支持批测试模式（
--mode batch），建议准备200条验证集通过自动化评测
特别注意：医疗/法律等高风险领域建议叠加知识检索模块，避免纯生成式风险。
This answer comes from the articleQwen3-FineTuning-Playground: a ready-to-use code base for fine-tuning Qwen3's big models.The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升Qwen3微调后模型在特定领域的应答准确性？
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