大模型MoE训练不稳定、微调成本高？本文深入剖析混合专家（MoE）架构面临的四大核心难题：负载均衡、训练不稳定性、高效微调和显存瓶颈，并提供实战解决方案与Mermaid图解，助你成功驾驭MoE模型。
一份详尽的大模型混合专家（MoE）架构入门指南。本文为初学者详解MoE模型如何通过稀疏激活，用更低的计算成本构建出如Mixtral 8x7B和GPT-4等超强模型。包含核心组件、工作原理及Mermaid图解。
本章进入项目的终章：如何系统性地评估模型并从中获取洞察。我们将定义“有效准确率”和“平均查询时间”等关键指标，分析模型的优缺点，并探讨基于评估结果的迭代方向。最后，总结GRPO实战的核心启示，助你开启自己的模型推理能力训练之旅。
本章进入GRPO实战核心，分享模型选择的关键教训：GRPO是“因材施教”而非“无中生有”。我们将详解如何利用TRL、Unsloth和QLoRA等工具，在消费级硬件上启动训练。通过观察模型从“胡言乱语”到“逻辑清晰”的演进，你将直观感受AI的学习过程。
本章深入探讨GRPO的灵魂——奖励函数的设计。我们将分析常见的“奖励稀疏”和“奖励 hacking”陷阱，并提出一种经过实战检验的分步式验证与组合奖励方案。通过精心设计的“门槛”与权重，我们能精确地引导模型从“能用”走向“好用”，铸就其逻辑推理与优化能力。
本章揭示GRPO训练与SFT在数据准备上的核心区别。我们不再需要手写“最优SQL”作为答案，而是利用现有数据集生成可验证的“预期结果”。文章将一步步指导你如何将传统Text-to-SQL数据集，转化为适用于GRPO的高效训练原料。
本章详细阐述了项目成功的基石：如何将模糊的“让模型会写SQL”想法，转化为一个包含明确输入、输出、规则和优化目标的、可被机器验证的任务。通过'带约束的SQL生成'案例，我们定义了项目的靶心，为后续的奖励函数设计奠定基础。
深入探讨为何强大的代码大模型仍需专门训练。通过对比监督微调（SFT）与强化学习（RL），引出 GRPO 的核心价值：它不仅教模型模仿，更教模型推理和优化。本文以 Text-to-SQL 任务为例，揭示如何将“通才”模型训练为“专才”优化大师。