垂直SFT训练中，过拟合、复读与灾难性遗忘常因token级训练信号分布不均而耦合发生。Y-Trainer的NLIRG算法依据token loss动态调节梯度权重，低损降权防过拟合，中损升权促学习，高损归零避噪声。配合token_batch与对照实验流程，无需混合通用语料即可系统提升模型专项能力与通用稳定性。

本文系统分析垂直领域指令微调(SFT)中的核心痛点，深入解析Y-Trainer框架中的NLIRG算法原理与实践应用。通过真实案例与可复现代码，展示如何在不依赖通用语料的情况下，有效解决模型复读、能力退化与输出不稳定问题。文末提供完整的训练流程、验证方法与性能优化技巧，助你高效构建专业领域大模型。

本文探讨了垂直领域SFT训练中的常见问题（“复读机”效应、灾难性遗忘和过拟合），并介绍了Y-Trainer框架及其核心算法NLIRG的解决方案。通过动态调整每个token的学习强度，该框架实现了： 无需混入通用语料也能保持模型泛化能力 精准控制梯度分配，防止过拟合和遗忘 单卡高效训练，提升资源利用率 文章包含完整的实操指南，包括环境配置、参数设置和效果验证方法，适用于法律、医疗等专业领域的模型微调