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title: "Stage-Matched Data Configuration (分阶段数据配置)"
created: 2026-05-29
updated: 2026-05-29
type: concept
tags: ["training-strategy", "data-engineering", "pretraining", "curriculum"]
sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/5jV2jYuXJloKX5IWCzrSpw"]
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# Stage-Matched Data Configuration (分阶段数据配置)

**Stage-Matched Data Configuration** 是 [[data-hierarchical-governance|L0-L4 分级治理]] 的部署策略：在训练链的不同位置精确匹配不同层级的数据，最大化单位 Token 的边际效益。

## 配置策略

| 训练阶段 | 数据层级 | 目标 | 数据特征 |
|----------|:---:|------|------|
| 预训练前期 | L1/L2 | 建立基础语感和常识 | 大规模、多样化 |
| 预训练中后期 | L2 | 提升信息密度 | 精筛、领域明确 |
| 退火(Annealing) | L3 | 注入推理结构和深层知识 | 合成Q&A、高密度 |
| SFT | L3 | 对齐指令与思维链 | 深思考+非思考 |
| RL | L3 | 偏好优化 | 对比反馈 |

## MiniCPM5-1B 的实践

MiniCPM5-1B 的完整训练配方：
```
L1/L2 基础语感 → L3 退火推理注入 → L3 SFT 指令对齐
```

结果：1B 参数登顶 Artificial Analysis (17.9分)，超越更大模型。

## 核心原则

> 不是所有训练阶段都需要最高质量的数据——关键是**在正确的时间喂正确的数据**。

前期用轻量级规则控制成本，后期在关键节点投入昂贵的合成和标注。

## 相关

- [[data-hierarchical-governance]] — 数据分级框架
- [[ultradata]] — 实践系统
- [[data-quality-over-scale]] — 此策略的宏观意义
