第54章 鲁迅（1/2）

接下来，黎阳与35B模型展开了一场高度机密的“人机协作”。?8+1!k*a~n*s!h′u+.·c¨o·m^

在35B模型的指导下，黎阳明确了微调的技术路线：

数据准备： 收集目标角色的高质量文本数据，进行清洗、整理、格式化，构建微调数据集。

模型选择： 以现有的蓝鲸AI 7B模型作为基础预训练模型。

微调脚本编写： 编写Python脚本，加载基础模型，读取微调数据，定义损失函数，选择优化器，设置训练循环，实现参数更新逻辑。

训练执行： 在具备GPU资源的服务器上运行微调脚本，监控训练过程，调整超参数。

模型评估： 对微调后的模型进行测试，评估其在角色扮演任务上的表现。

最关键的环节——微调脚本编写，成了35B模型大显身手的舞台。

“请帮我生成一个基于Python的微调脚本框架，适用于在7B模型上进行特定角色文本风格的微调。需要考虑数据加载、模型配置、训练循环和基本的参数设置。”黎阳发出了指令。

几乎是瞬间，屏幕上开始“流淌”出结构清晰、注释详尽的Python代码。?白?马`书`院! +勉`沸^跃·黩_35B模型不仅给出了基础框架，甚至贴心地考虑到了当时可能存在的库版本兼容性问题，推荐了相对稳定且性能尚可的实现方式。它生成的代码，远比黎佛阳自己摸索要高效和健壮得多。

“这里的学习率设置，建议初始值设为1e-5，并使用AdamW优化器配合线性学习率预热和衰减策略，这样可以更好地平衡新知识学习和旧知识遗忘。”

“数据处理部分，建议采用滑动窗口或者特定的分隔符来处理长文本，确保上下文信息的有效传递。”

“考虑到7B模型的规模和现有硬件条件，微调时可以考虑冻结底层大部分参数，只训练顶部的几层或者引入LoRA（Low-Rank Adaptation）这样的参数高效微调技术，以节省计算资源和训练时间。”

在35B模型的“手把手”指导下，黎阳感觉自己仿佛站在了巨人的肩膀上。他不再需要在黑暗中摸索，那些困扰早期深度学习实践者的难题——梯度消失、梯度爆炸、灾难性遗忘、超参数选择困难——在35B模型的“先知”般的建议下，似乎都变得不那么可怕了。?鸿_特?晓*税-蛧, `埂^歆/嶵`全￠

黎阳选择了鲁迅先生作为第一个微调目标。他投入了大量精力去搜集、整理鲁迅先生的作品、杂文、书信等资料，构建高质量的“鲁迅语料库”。虽然数据收集整理依然需要人工的细致，但有了35B模型关于数据格式化和预处理的建议，效率大大提高。

数据集准备就绪后，黎阳按照35B模型生成的代码框架，填充了数据加载和模型路径等细节，稍作修改和调试（毕竟模型的代码生成也需要结合实际环境适配），便开始了第一次微调训练。

实验室角落的服务器再次开始全力运转，GPU风扇呼啸。黎阳紧盯着控制台输出的日志和监控界面上的损失函数曲线。这一次，他不再是两眼一抹黑地瞎猜参数，而是根据35B模型的建议，设定了初始的超参数组合。

训练过程并非一帆风顺，中间也遇到了一些预期之外的报错和性能瓶颈。但每次遇到问题，黎阳都会立刻向35B模型“请教”。

“训练过程中出现NaN Loss，可能是什么原因？如何排查？”

“模型收敛速度过慢，如何调整优化器参数或学习率策略？”

35B模型总能迅速给出几种可能的原因分析和解决方案建议，甚至能首接指出代码中可能存在的Bug。黎阳根据它的提示进行修改和调试，效率极高。原本可能需要数周甚至数月不断试错的过程，在35B模型的辅助下，被极大地缩短了。

终于，在数轮迭代和优化后，新一轮的微调训练顺利完成。损失函数曲线呈现出理想的收敛状态。

黎阳怀着激动的心情，加载了微调后的7B模型——这个被“鲁迅精神”浸润过的新模型。

他深吸一口气，在测试界面输入了那个经典的问题：“先生，您如何看待当下社会上一些年轻人追求物质享受，缺乏精神信仰的现象？”

回车。等待。

屏幕上，文字缓缓浮现，带着一种仿佛穿越时空而来的力量：

“哼，这世上的事，大抵是如此循环往复。从前是‘求田问舍’，如今换了些新名词，骨子里却还是那点东西。物质固然重要，没了它，人活得不像人。但若精神空虚，只知犬马声色，那便与木偶行尸何异？青年倘若只盯着眼前的浮华，忘却了肩上的担子，忘却了头顶的星空，那才是真正的可悲。醒醒罢！莫要让这时代的尘嚣，蒙蔽了你们的心！”

语气冷峻，用词精准，批判中带着深沉的忧虑，完美复现了鲁迅先生的文风和思想精髓！

黎阳紧握着拳头，激动之情溢于言表！

成功了！借助3