Qwen2.5 3B、7B、14B在文本按照规范进行标准化改写任务上的表现

任务介绍：军事杂志方向资料标准化改写任务

1. 任务目标

本任务的目标是对军事杂志领域的非标准化资料进行改写，确保其符合军事文献的写作规范和标准格式。通过改写，保留原文的核心内容和信息，同时提升语言的准确性、简洁性和专业性，使其符合军事杂志的标准要求。

2. 任务背景

军事杂志内容通常涉及军事战略、战术、武器装备、军事历史、军事技术等方面。由于涉及大量专业术语和复杂概念，原文往往在语言表达、术语使用和结构上存在不规范的情况。因此，进行标准化改写是确保文献质量和传播有效性的关键。

3. 任务内容

本任务主要包括对军事杂志资料的改写，内容涉及：

• 军事战略与战术分析
• 武器装备介绍
• 军事历史事件描述
• 军事技术与发展

对于每个输入文本，改写系统应进行以下操作：

• 语言规范化：调整口语化表达，确保使用军事领域标准术语，避免模糊不清的表述。
• 结构优化：重新组织段落结构，确保逻辑清晰，层次分明。
• 准确性提升：避免歧义，确保技术细节、历史事实等信息准确无误。
• 简洁性提高：去除冗余词汇，简化表达，使文章更加简洁易懂。

4. 任务要求

1. 准确性：改写后的文本必须完全保留原文的军事技术、战术或战略等关键信息，不得遗漏或曲解。
2. 标准化：改写后的文本要符合军事杂志的规范要求，使用行业标准的术语和表达方式。
3. 清晰性：改写后的文本应具有高可读性，确保军事背景知识不熟悉的读者也能理解。
4. 一致性：改写过程中要保证术语和风格的一致性，确保整篇文章语言流畅，表达统一。
5. 简洁明了：去除过多复杂的句式或修饰，避免冗长的表述，使文章简洁而富有信息量。

5. 任务示例

原文（未规范化）：
“为了应对未来复杂的战场环境，我军已经开始加强对无人机和高精度打击系统的研发。通过这些新技术的应用，我们能在很短的时间内摧毁敌方的指挥中心和重要设施，提升战斗力。”

改写（规范化）：
“为应对未来战场的复杂性，我军已加大对无人机系统与高精度打击武器的研发力度。通过这些先进技术的部署，能够在短时间内精确打击敌方指挥中心及关键设施，显著提升作战能力。”

---

原文（未规范化）：
“近几年随着战争形式的变化，我们越来越依赖信息化作战，尤其是在电子战方面，使用雷达和卫星技术对敌方目标进行打击。”

改写（规范化）：
“近年来，随着作战模式的变化，我军在信息化战争中日益依赖电子战技术，尤其是在雷达与卫星系统的支持下，对敌方目标实施精准打击。”

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6. 评估标准

任务的质量评估依据以下标准：

1. 语言规范性：改写后的文本是否符合军事文献的专业写作规范，是否使用正确的军事术语。
2. 信息准确性：改写后的文本是否准确传达了原文中的军事战略、技术和战术。
3. 结构清晰性：文本的逻辑结构是否清晰，段落间的衔接是否自然。
4. 简洁性和可读性：改写后的文本是否简洁，避免冗长和复杂的句子，使其易于理解。
5. 一致性：术语和风格的统一性，确保整篇文章语言的统一性和一致性。

7. 应用场景

• 军事杂志出版：对军事杂志中的文章进行标准化改写，确保稿件符合出版要求。
• 军队内部文档：提升军事文档的专业性，确保传达的信息准确无误。
• 军事研究与分析报告：改写军事研究报告，确保其符合学术规范，适合公开发布或学术交流。

通过标准化改写，可以提高军事文献的质量，使其更易于理解，便于传递关键信息，并且保证准确性和一致性。
选择qwen2.5 3B Instruct 、qwen2.5 7B Instruct 模型进行微调
基于训练过程生成的的两个训练日志（Qwen2.5-7B 和 Qwen2.5-3B），我们可以形成一个初步的模型对比报告。由于日志信息有限，主要对比模型的配置和训练指标，更深入的性能比较需要更多数据，例如验证集损失、下游任务表现等。

模型对比报告

1. 概述

本报告对比了使用 LoRA 方法微调的 Qwen2.5 两个不同规模的模型：7B 和 3B。对比内容包括模型配置、训练指标等方面，旨在初步了解不同规模模型在训练过程中的差异。

2. 模型信息对比

特性	Qwen2.5-7B-Instruct	Qwen2.5-3B-Instruct
参数量	70 亿	30 亿
隐藏层大小	3584	2048
隐藏层数量	28	36
注意力头数	28	16
键值头数	4	2
词汇表大小	152064	151936
tie_word_embeddings	false	true
max_window_layers	28	70
sliding_window	131072	32768

关键差异：

• 参数量： 7B 模型参数量明显高于 3B 模型，理论上拥有更强的模型容量和学习能力。
• 隐藏层大小和数量、注意力头数： 这些参数都与模型的表达能力和计算复杂度相关。7B 模型拥有更大的隐藏层大小和更多的注意力头，意味着更强的表达能力，但也需要更多的计算资源。3B 模型虽然隐藏层数量更多，但整体参数量较小。
• tie_word_embeddings： 7B 模型该参数为 false，3B 模型为 true。该参数决定词嵌入层和输出层是否共享权重。共享权重可以减少参数数量，但可能对模型性能产生一定影响。
• max_window_layers 和 sliding_window： 这两个参数与模型的上下文窗口长度相关。7B 模型的 sliding_window 更大，理论上可以处理更长的文本序列。max_window_layers 的意义需要结合具体实现的代码来理解，可能影响滑动窗口注意力机制的实现方式。

3. 训练配置对比

两个模型的训练配置基本一致，都使用了 LoRA 微调、bfloat16 精度、梯度检查点和 SDPA 优化。

特性	Qwen2.5-7B-Instruct	Qwen2.5-3B-Instruct
微调方法	LoRA	LoRA
数据类型	bfloat16	bfloat16
梯度检查点	已启用	已启用
注意力机制优化	torch SDPA	torch SDPA
训练数据量	306 个样本	306 个样本
训练轮数	3 个 epoch	3 个 epoch
每设备批次大小	2	2
总训练批次大小	4	4
梯度累积步数	2	2
总优化步数	228	228
可训练参数数量	20,185,088	14,966,784
生成配置	相同	相同

4. 训练结果对比

指标	Qwen2.5-7B-Instruct	Qwen2.5-3B-Instruct
训练时长	0:18:02.27	0:11:56.10
每秒训练样本数	0.848	1.282
每秒训练步数	0.211	0.318
最终训练损失	0.1969	0.2117
总浮点运算次数	124,334,934 GF	48,917,188 GF

关键差异：

• 训练时长和速度： 3B 模型的训练时长明显更短，训练速度更快，这符合参数量越小的模型训练速度越快的预期。
• 最终训练损失： 7B 模型的最终训练损失略低于 3B 模型，这可能表明 7B 模型在训练数据上拟合得更好。
• 总浮点运算次数： 7B 模型的浮点运算次数明显高于 3B 模型，这也符合参数量越大的模型计算量越大的预期。

5. 评估结果对比

指标	Qwen2.5-7B-Instruct	Qwen2.5-3B-Instruct
评估样本数	34	34
评估批次大小	1	1
评估时长	0:00:10.89	0:00:06.95
评估损失	0.0545	0.0757
每秒评估样本数	3.121	4.887
每秒评估步数	3.121	4.887

关键差异：

• 评估时长和速度： 3B 模型的评估速度更快。
• 评估损失： 7B 模型的评估损失明显低于 3B 模型，这表明 7B 模型在评估数据上的表现更好，泛化能力可能更强。

6. 分析与总结

从训练日志来看，7B 模型在训练和评估阶段都表现出一定的优势，最终损失更低，这可能意味着更好的性能。3B 模型则在训练速度上更具优势，适合资源受限的场景。

重要提示：

• 数据量限制： 两个模型的训练数据量都非常小（306 个样本），这严重限制了模型的泛化能力。对比结果可能受到数据量的影响，不能完全代表模型在更大规模数据上的表现。
• 缺少关键评估指标： 日志中缺少验证集损失和其他下游任务的评估指标，无法进行更全面的性能比较。
• LoRA 的影响： LoRA 是一种参数高效的微调方法，只训练了模型的一小部分参数。这可能会影响模型的最终性能。

7. 后续工作建议

• 扩充数据集： 使用更大规模的数据集进行训练，这是提升模型性能最关键的因素。
• 添加验证集评估： 在训练过程中添加验证集评估，监控模型的训练状态，选择最佳模型迭代。
• 进行更全面的评估： 在各种下游任务上评估模型性能，并与其他模型进行比较。
• 探索不同的微调方法： 如果资源允许，可以尝试全参数微调或其他更先进的微调方法。
• 解决分词器警告： 确保模型保存和加载过程中分词器配置的正确性。

通过以上改进，可以更全面、更准确地比较不同规模的 Qwen2.5 模型，并选择最适合特定任务的模型。

Qwen2.5 14B 模型的配置信息以及之前的 7B 和 3B 模型的对比，我们可以进行更全面的对比分析。同时，结合我搜索到的关于 Qwen2.5 微调的一些常见问题，可以为您的模型训练提供更有针对性的建议。

模型对比分析（3B、7B、14B）

1. 模型信息对比

特性	Qwen2.5-3B-Instruct	Qwen2.5-7B-Instruct	Qwen2.5-14B-Instruct
参数量	30 亿	70 亿	140 亿
隐藏层大小	2048	3584	5120
隐藏层数量	36	28	48
注意力头数	16	28	40
键值头数	2	4	8
词汇表大小	151936	152064	152064
tie_word_embeddings	true	false	false
max_window_layers	70	28	70
sliding_window	32768	131072	131072

关键差异：

• 参数量： 模型规模呈指数级增长，从 3B 到 7B 再到 14B。更大的模型容量意味着更强的学习能力，但也需要更多的计算资源。
• 隐藏层大小、数量和注意力头数： 这些参数都显著增加，进一步增强了模型的表达能力。
• tie_word_embeddings： 只有 3B 模型使用了权重绑定，7B 和 14B 模型没有使用。
• sliding_window： 7B 和 14B 模型的滑动窗口大小相同，都比 3B 模型大得多，这意味着它们可以处理更长的上下文。

2. 训练配置对比

三个模型的训练配置基本一致，都使用了 LoRA 微调、bfloat16 精度、梯度检查点和 SDPA 优化。训练数据量、epoch、批次大小、梯度累积步数和总优化步数也相同。这意味着对比的重点在于模型规模本身的影响。

特性	Qwen2.5-3B-Instruct	Qwen2.5-7B-Instruct	Qwen2.5-14B-Instruct
微调方法	LoRA	LoRA	LoRA
数据类型	bfloat16	bfloat16	bfloat16
梯度检查点	已启用	已启用	已启用
注意力机制优化	torch SDPA	torch SDPA	torch SDPA
训练数据量	306 个样本	306 个样本	306 个样本
训练轮数	3 个 epoch	3 个 epoch	3 个 epoch
每设备批次大小	2	2	2
总训练批次大小	4	4	4
梯度累积步数	2	2	2
总优化步数	228	228	228
可训练参数数量	14,966,784	20,185,088	34,406,400
生成配置	相同	相同	相同

3. 训练结果对比

指标	Qwen2.5-3B-Instruct	Qwen2.5-7B-Instruct	Qwen2.5-14B-Instruct
训练时长	0:11:56.10	0:18:02.27	0:41:34.50
每秒训练样本数	1.282	0.848	0.368
每秒训练步数	0.318	0.211	0.091
最终训练损失	0.2117	0.1969	0.1870
总浮点运算次数	48,917,188 GF	124,334,934 GF	245,939,088 GF

关键差异：

• 训练时长和速度： 随着模型规模的增加，训练时长显著增加，训练速度明显下降。这是符合预期的，因为更大的模型需要更多的计算资源和时间。
• 最终训练损失： 最终训练损失随着模型规模的增加而略微下降，这表明更大的模型可能在训练数据上拟合得更好。

4. 评估结果对比

指标	Qwen2.5-3B-Instruct	Qwen2.5-7B-Instruct	Qwen2.5-14B-Instruct
评估样本数	34	34	34
评估批次大小	1	1	1
评估时长	0:00:06.95	0:00:10.89	0:00:22.44
评估损失	0.0757	0.0545	0.0538
每秒评估样本数	4.887	3.121	1.515
每秒评估步数	4.887	3.121	1.515

关键差异：

• 评估时长和速度： 评估速度也随着模型规模的增加而下降。
• 评估损失： 评估损失随着模型规模的增加而显著下降，这表明更大的模型在评估数据上的表现更好，泛化能力可能更强。

5. 分析与总结

• 模型规模的影响： 总体来看，更大的模型（14B > 7B > 3B）在训练和评估阶段都表现出更优的性能（更低的损失），但同时也需要更多的计算资源和时间。
• 数据量限制： 仍然需要强调的是，训练数据量非常小，这严重限制了模型的泛化能力。对比结果可能受到数据量的影响，不能完全代表模型在更大规模数据上的表现。
• LoRA 的影响： 虽然 LoRA 是一种高效的微调方法，但它只更新了模型的一小部分参数，这可能会限制模型性能的提升。

6. 针对 Qwen2.5 微调的常见问题及建议

根据我搜索到的信息，Qwen2.5 在微调时容易出现重复生成的问题。这可能与以下因素有关：

• 训练数据分布： 如果训练数据中存在大量的重复文本或模式，模型就容易学习到这些重复的模式，从而导致生成重复的内容。
• 学习率： 过高的学习率可能导致模型在训练过程中不稳定，从而产生重复生成的问题。
• 训练配置： 一些特定的训练配置，例如解码策略、惩罚重复生成的参数等，也可能影响生成结果。

针对这些问题，我提出以下建议：

• 数据清洗和去重： 仔细检查训练数据，去除重复的文本和模式，确保数据分布的均衡性。
• 调整学习率： 尝试使用更小的学习率，或者使用学习率预热和衰减策略，以提高训练的稳定性。
• 调整解码策略： 尝试不同的解码策略，例如束搜索、Top-k 采样、Top-p 采样等，并调整相关参数，例如