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任務介紹：軍事雜志方向資料標準化改寫任務
1. 任務目標
本任務的目標是對軍事雜志領域的非標準化資料進行改寫，確保其符合軍事文獻的寫作規(guī)范和標準格式。通過改寫，保留原文的核心內(nèi)容和信息，同時提升語言的準確性、簡潔性和專業(yè)性，使其符合軍事雜志的標準要求。
2. 任務背景
軍事雜志內(nèi)容通常涉及軍事戰(zhàn)略、戰(zhàn)術、武器裝備、軍事歷史、軍事技術等方面。由于涉及大量專業(yè)術語和復雜概念，原文往往在語言表達、術語使用和結構上存在不規(guī)范的情況。因此，進行標準化改寫是確保文獻質量和傳播有效性的關鍵。
3. 任務內(nèi)容
本任務主要包括對軍事雜志資料的改寫，內(nèi)容涉及：
- 軍事戰(zhàn)略與戰(zhàn)術分析
- 武器裝備介紹
- 軍事歷史事件描述
- 軍事技術與發(fā)展
對于每個輸入文本，改寫系統(tǒng)應進行以下操作：
- 語言規(guī)范化：調整口語化表達，確保使用軍事領域標準術語，避免模糊不清的表述。
- 結構優(yōu)化：重新組織段落結構，確保邏輯清晰，層次分明。
- 準確性提升：避免歧義，確保技術細節(jié)、歷史事實等信息準確無誤。
- 簡潔性提高：去除冗余詞匯，簡化表達，使文章更加簡潔易懂。
4. 任務要求
- 準確性：改寫后的文本必須完全保留原文的軍事技術、戰(zhàn)術或戰(zhàn)略等關鍵信息，不得遺漏或曲解。
- 標準化：改寫后的文本要符合軍事雜志的規(guī)范要求，使用行業(yè)標準的術語和表達方式。
- 清晰性：改寫后的文本應具有高可讀性，確保軍事背景知識不熟悉的讀者也能理解。
- 一致性：改寫過程中要保證術語和風格的一致性，確保整篇文章語言流暢，表達統(tǒng)一。
- 簡潔明了：去除過多復雜的句式或修飾，避免冗長的表述，使文章簡潔而富有信息量。
5. 任務示例
原文（未規(guī)范化）：
“為了應對未來復雜的戰(zhàn)場環(huán)境，我軍已經(jīng)開始加強對無人機和高精度打擊系統(tǒng)的研發(fā)。通過這些新技術的應用，我們能在很短的時間內(nèi)摧毀敵方的指揮中心和重要設施，提升戰(zhàn)斗力?！?/p>
改寫（規(guī)范化）：
“為應對未來戰(zhàn)場的復雜性，我軍已加大對無人機系統(tǒng)與高精度打擊武器的研發(fā)力度。通過這些先進技術的部署，能夠在短時間內(nèi)精確打擊敵方指揮中心及關鍵設施，顯著提升作戰(zhàn)能力。”
原文（未規(guī)范化）：
“近幾年隨著戰(zhàn)爭形式的變化，我們越來越依賴信息化作戰(zhàn)，尤其是在電子戰(zhàn)方面，使用雷達和衛(wèi)星技術對敵方目標進行打擊?！?/p>
改寫（規(guī)范化）：
“近年來，隨著作戰(zhàn)模式的變化，我軍在信息化戰(zhàn)爭中日益依賴電子戰(zhàn)技術，尤其是在雷達與衛(wèi)星系統(tǒng)的支持下，對敵方目標實施精準打擊?！?/p>
6. 評估標準
任務的質量評估依據(jù)以下標準：
- 語言規(guī)范性：改寫后的文本是否符合軍事文獻的專業(yè)寫作規(guī)范，是否使用正確的軍事術語。
- 信息準確性：改寫后的文本是否準確傳達了原文中的軍事戰(zhàn)略、技術和戰(zhàn)術。
- 結構清晰性：文本的邏輯結構是否清晰，段落間的銜接是否自然。
- 簡潔性和可讀性：改寫后的文本是否簡潔，避免冗長和復雜的句子，使其易于理解。
- 一致性：術語和風格的統(tǒng)一性，確保整篇文章語言的統(tǒng)一性和一致性。
7. 應用場景
- 軍事雜志出版：對軍事雜志中的文章進行標準化改寫，確保稿件符合出版要求。
- 軍隊內(nèi)部文檔：提升軍事文檔的專業(yè)性，確保傳達的信息準確無誤。
- 軍事研究與分析報告：改寫軍事研究報告，確保其符合學術規(guī)范，適合公開發(fā)布或學術交流。
通過標準化改寫，可以提高軍事文獻的質量，使其更易于理解，便于傳遞關鍵信息，并且保證準確性和一致性。
選擇qwen2.5 3B Instruct 、qwen2.5 7B Instruct 模型進行微調
基于訓練過程生成的的兩個訓練日志（Qwen2.5-7B 和 Qwen2.5-3B），我們可以形成一個初步的模型對比報告。由于日志信息有限，主要對比模型的配置和訓練指標，更深入的性能比較需要更多數(shù)據(jù)，例如驗證集損失、下游任務表現(xiàn)等。
模型對比報告
1. 概述
本報告對比了使用 LoRA 方法微調的 Qwen2.5 兩個不同規(guī)模的模型：7B 和 3B。對比內(nèi)容包括模型配置、訓練指標等方面，旨在初步了解不同規(guī)模模型在訓練過程中的差異。
2. 模型信息對比
| 特性 | Qwen2.5-7B-Instruct | Qwen2.5-3B-Instruct |
|---|---|---|
| 參數(shù)量 | 70 億 | 30 億 |
| 隱藏層大小 | 3584 | 2048 |
| 隱藏層數(shù)量 | 28 | 36 |
| 注意力頭數(shù) | 28 | 16 |
| 鍵值頭數(shù) | 4 | 2 |
| 詞匯表大小 | 152064 | 151936 |
tie_word_embeddings | false | true |
max_window_layers | 28 | 70 |
sliding_window | 131072 | 32768 |
關鍵差異：
- 參數(shù)量： 7B 模型參數(shù)量明顯高于 3B 模型，理論上擁有更強的模型容量和學習能力。
- 隱藏層大小和數(shù)量、注意力頭數(shù)： 這些參數(shù)都與模型的表達能力和計算復雜度相關。7B 模型擁有更大的隱藏層大小和更多的注意力頭，意味著更強的表達能力，但也需要更多的計算資源。3B 模型雖然隱藏層數(shù)量更多，但整體參數(shù)量較小。
tie_word_embeddings： 7B 模型該參數(shù)為false，3B 模型為true。該參數(shù)決定詞嵌入層和輸出層是否共享權重。共享權重可以減少參數(shù)數(shù)量，但可能對模型性能產(chǎn)生一定影響。max_window_layers和sliding_window： 這兩個參數(shù)與模型的上下文窗口長度相關。7B 模型的sliding_window更大，理論上可以處理更長的文本序列。max_window_layers的意義需要結合具體實現(xiàn)的代碼來理解，可能影響滑動窗口注意力機制的實現(xiàn)方式。
3. 訓練配置對比
兩個模型的訓練配置基本一致，都使用了 LoRA 微調、bfloat16 精度、梯度檢查點和 SDPA 優(yōu)化。
| 特性 | Qwen2.5-7B-Instruct | Qwen2.5-3B-Instruct |
|---|---|---|
| 微調方法 | LoRA | LoRA |
| 數(shù)據(jù)類型 | bfloat16 | bfloat16 |
| 梯度檢查點 | 已啟用 | 已啟用 |
| 注意力機制優(yōu)化 | torch SDPA | torch SDPA |
| 訓練數(shù)據(jù)量 | 306 個樣本 | 306 個樣本 |
| 訓練輪數(shù) | 3 個 epoch | 3 個 epoch |
| 每設備批次大小 | 2 | 2 |
| 總訓練批次大小 | 4 | 4 |
| 梯度累積步數(shù) | 2 | 2 |
| 總優(yōu)化步數(shù) | 228 | 228 |
| 可訓練參數(shù)數(shù)量 | 20,185,088 | 14,966,784 |
| 生成配置 | 相同 | 相同 |
4. 訓練結果對比
| 指標 | Qwen2.5-7B-Instruct | Qwen2.5-3B-Instruct |
|---|---|---|
| 訓練時長 | 0:18:02.27 | 0:11:56.10 |
| 每秒訓練樣本數(shù) | 0.848 | 1.282 |
| 每秒訓練步數(shù) | 0.211 | 0.318 |
| 最終訓練損失 | 0.1969 | 0.2117 |
| 總浮點運算次數(shù) | 124,334,934 GF | 48,917,188 GF |
關鍵差異：
- 訓練時長和速度： 3B 模型的訓練時長明顯更短，訓練速度更快，這符合參數(shù)量越小的模型訓練速度越快的預期。
- 最終訓練損失： 7B 模型的最終訓練損失略低于 3B 模型，這可能表明 7B 模型在訓練數(shù)據(jù)上擬合得更好。
- 總浮點運算次數(shù)： 7B 模型的浮點運算次數(shù)明顯高于 3B 模型，這也符合參數(shù)量越大的模型計算量越大的預期。
5. 評估結果對比
| 指標 | Qwen2.5-7B-Instruct | Qwen2.5-3B-Instruct |
|---|---|---|
| 評估樣本數(shù) | 34 | 34 |
| 評估批次大小 | 1 | 1 |
| 評估時長 | 0:00:10.89 | 0:00:06.95 |
| 評估損失 | 0.0545 | 0.0757 |
| 每秒評估樣本數(shù) | 3.121 | 4.887 |
| 每秒評估步數(shù) | 3.121 | 4.887 |
關鍵差異：
- 評估時長和速度： 3B 模型的評估速度更快。
- 評估損失： 7B 模型的評估損失明顯低于 3B 模型，這表明 7B 模型在評估數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)更好，泛化能力可能更強。
6. 分析與總結
從訓練日志來看，7B 模型在訓練和評估階段都表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢，最終損失更低，這可能意味著更好的性能。3B 模型則在訓練速度上更具優(yōu)勢，適合資源受限的場景。
重要提示：
- 數(shù)據(jù)量限制： 兩個模型的訓練數(shù)據(jù)量都非常小（306 個樣本），這嚴重限制了模型的泛化能力。對比結果可能受到數(shù)據(jù)量的影響，不能完全代表模型在更大規(guī)模數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。
- 缺少關鍵評估指標： 日志中缺少驗證集損失和其他下游任務的評估指標，無法進行更全面的性能比較。
- LoRA 的影響： LoRA 是一種參數(shù)高效的微調方法，只訓練了模型的一小部分參數(shù)。這可能會影響模型的最終性能。
7. 后續(xù)工作建議
- 擴充數(shù)據(jù)集： 使用更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集進行訓練，這是提升模型性能最關鍵的因素。
- 添加驗證集評估： 在訓練過程中添加驗證集評估，監(jiān)控模型的訓練狀態(tài)，選擇最佳模型迭代。
- 進行更全面的評估： 在各種下游任務上評估模型性能，并與其他模型進行比較。
- 探索不同的微調方法： 如果資源允許，可以嘗試全參數(shù)微調或其他更先進的微調方法。
- 解決分詞器警告： 確保模型保存和加載過程中分詞器配置的正確性。
通過以上改進，可以更全面、更準確地比較不同規(guī)模的 Qwen2.5 模型，并選擇最適合特定任務的模型。
Qwen2.5 14B 模型的配置信息以及之前的 7B 和 3B 模型的對比，我們可以進行更全面的對比分析。同時，結合我搜索到的關于 Qwen2.5 微調的一些常見問題，可以為您的模型訓練提供更有針對性的建議。
模型對比分析（3B、7B、14B）
1. 模型信息對比
| 特性 | Qwen2.5-3B-Instruct | Qwen2.5-7B-Instruct | Qwen2.5-14B-Instruct |
|---|---|---|---|
| 參數(shù)量 | 30 億 | 70 億 | 140 億 |
| 隱藏層大小 | 2048 | 3584 | 5120 |
| 隱藏層數(shù)量 | 36 | 28 | 48 |
| 注意力頭數(shù) | 16 | 28 | 40 |
| 鍵值頭數(shù) | 2 | 4 | 8 |
| 詞匯表大小 | 151936 | 152064 | 152064 |
tie_word_embeddings | true | false | false |
max_window_layers | 70 | 28 | 70 |
sliding_window | 32768 | 131072 | 131072 |
關鍵差異：
- 參數(shù)量： 模型規(guī)模呈指數(shù)級增長，從 3B 到 7B 再到 14B。更大的模型容量意味著更強的學習能力，但也需要更多的計算資源。
- 隱藏層大小、數(shù)量和注意力頭數(shù)： 這些參數(shù)都顯著增加，進一步增強了模型的表達能力。
tie_word_embeddings： 只有 3B 模型使用了權重綁定，7B 和 14B 模型沒有使用。sliding_window： 7B 和 14B 模型的滑動窗口大小相同，都比 3B 模型大得多，這意味著它們可以處理更長的上下文。
2. 訓練配置對比
三個模型的訓練配置基本一致，都使用了 LoRA 微調、bfloat16 精度、梯度檢查點和 SDPA 優(yōu)化。訓練數(shù)據(jù)量、epoch、批次大小、梯度累積步數(shù)和總優(yōu)化步數(shù)也相同。這意味著對比的重點在于模型規(guī)模本身的影響。
| 特性 | Qwen2.5-3B-Instruct | Qwen2.5-7B-Instruct | Qwen2.5-14B-Instruct |
|---|---|---|---|
| 微調方法 | LoRA | LoRA | LoRA |
| 數(shù)據(jù)類型 | bfloat16 | bfloat16 | bfloat16 |
| 梯度檢查點 | 已啟用 | 已啟用 | 已啟用 |
| 注意力機制優(yōu)化 | torch SDPA | torch SDPA | torch SDPA |
| 訓練數(shù)據(jù)量 | 306 個樣本 | 306 個樣本 | 306 個樣本 |
| 訓練輪數(shù) | 3 個 epoch | 3 個 epoch | 3 個 epoch |
| 每設備批次大小 | 2 | 2 | 2 |
| 總訓練批次大小 | 4 | 4 | 4 |
| 梯度累積步數(shù) | 2 | 2 | 2 |
| 總優(yōu)化步數(shù) | 228 | 228 | 228 |
| 可訓練參數(shù)數(shù)量 | 14,966,784 | 20,185,088 | 34,406,400 |
| 生成配置 | 相同 | 相同 | 相同 |
3. 訓練結果對比
| 指標 | Qwen2.5-3B-Instruct | Qwen2.5-7B-Instruct | Qwen2.5-14B-Instruct |
|---|---|---|---|
| 訓練時長 | 0:11:56.10 | 0:18:02.27 | 0:41:34.50 |
| 每秒訓練樣本數(shù) | 1.282 | 0.848 | 0.368 |
| 每秒訓練步數(shù) | 0.318 | 0.211 | 0.091 |
| 最終訓練損失 | 0.2117 | 0.1969 | 0.1870 |
| 總浮點運算次數(shù) | 48,917,188 GF | 124,334,934 GF | 245,939,088 GF |
關鍵差異：
- 訓練時長和速度： 隨著模型規(guī)模的增加，訓練時長顯著增加，訓練速度明顯下降。這是符合預期的，因為更大的模型需要更多的計算資源和時間。
- 最終訓練損失： 最終訓練損失隨著模型規(guī)模的增加而略微下降，這表明更大的模型可能在訓練數(shù)據(jù)上擬合得更好。
4. 評估結果對比
| 指標 | Qwen2.5-3B-Instruct | Qwen2.5-7B-Instruct | Qwen2.5-14B-Instruct |
|---|---|---|---|
| 評估樣本數(shù) | 34 | 34 | 34 |
| 評估批次大小 | 1 | 1 | 1 |
| 評估時長 | 0:00:06.95 | 0:00:10.89 | 0:00:22.44 |
| 評估損失 | 0.0757 | 0.0545 | 0.0538 |
| 每秒評估樣本數(shù) | 4.887 | 3.121 | 1.515 |
| 每秒評估步數(shù) | 4.887 | 3.121 | 1.515 |
關鍵差異：
- 評估時長和速度： 評估速度也隨著模型規(guī)模的增加而下降。
- 評估損失： 評估損失隨著模型規(guī)模的增加而顯著下降，這表明更大的模型在評估數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)更好，泛化能力可能更強。
5. 分析與總結
- 模型規(guī)模的影響： 總體來看，更大的模型（14B > 7B > 3B）在訓練和評估階段都表現(xiàn)出更優(yōu)的性能（更低的損失），但同時也需要更多的計算資源和時間。
- 數(shù)據(jù)量限制： 仍然需要強調的是，訓練數(shù)據(jù)量非常小，這嚴重限制了模型的泛化能力。對比結果可能受到數(shù)據(jù)量的影響，不能完全代表模型在更大規(guī)模數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。
- LoRA 的影響： 雖然 LoRA 是一種高效的微調方法，但它只更新了模型的一小部分參數(shù)，這可能會限制模型性能的提升。
6. 針對 Qwen2.5 微調的常見問題及建議
根據(jù)我搜索到的信息，Qwen2.5 在微調時容易出現(xiàn)重復生成的問題。這可能與以下因素有關：
- 訓練數(shù)據(jù)分布： 如果訓練數(shù)據(jù)中存在大量的重復文本或模式，模型就容易學習到這些重復的模式，從而導致生成重復的內(nèi)容。
- 學習率： 過高的學習率可能導致模型在訓練過程中不穩(wěn)定，從而產(chǎn)生重復生成的問題。
- 訓練配置： 一些特定的訓練配置，例如解碼策略、懲罰重復生成的參數(shù)等，也可能影響生成結果。
針對這些問題，我提出以下建議：
- 數(shù)據(jù)清洗和去重： 仔細檢查訓練數(shù)據(jù)，去除重復的文本和模式，確保數(shù)據(jù)分布的均衡性。
- 調整學習率： 嘗試使用更小的學習率，或者使用學習率預熱和衰減策略，以提高訓練的穩(wěn)定性。
- 調整解碼策略： 嘗試不同的解碼策略，例如束搜索、Top-k 采樣、Top-p 采樣等，并調整相關參數(shù)，例如