LLM SFT Sequence Packing 生产实战：用样本边界、Loss Mask 与 Length Bucket 提升吞吐并避免串样
本文详解 SFT 训练中如何通过 Sequence Packing 减少 Padding 浪费，结合样本边界隔离、Loss Mask、位置编号、长度分桶与回放门禁，避免跨样本注意力污染与训练标签串样，实现安全高效的变长训练。
标签：Sequence Packing
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