如何通过微调Qwen/DeepSeek模型实现以思维链生成方式完成文本分类任务

已于 2025-04-14 16:50:56 修改
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分类专栏： 大模型应用与实战 文章标签： 大模型 微调 DeepSeek 思维链 文本分类
于 2025-04-14 09:26:18 首次发布
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之前我们已经在《如何通过训练Qwen/DeepSeek模型的传统分类能力实现文本分类任务》介绍了通过传统分类器直接对文本完成分类，在这篇文章中，我们针对相同的数据集，尝试以思维链生成的方式完成文本分类任务，提高模型的可解释性和准确性。本文将深入探讨如何利用数据蒸馏技术生成微调大语言模型所需的数据集，使其能够以思维链的方式完成文本分类任务，对应的微调方法以及推理部分可参考本专栏其他文章。

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方法概述

这种方法利用大语言模型的能力来生成结构化的训练数据，主要包括以下两个互补阶段：

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基于Transformer框架实现微调后Qwen/DeepSeek模型的非流式批量推理
羊城迷鹿的博客
04-03 1238
在基于LLamaFactory微调完具备思维链的DeepSeek模型之后（详见《深入探究LLamaFactory推理DeepSeek蒸馏模型时无法展示＜think＞思考过程的问题》），接下来就需要针对微调好的模型（注意需要有一个本地的模型文件，全量微调就是saves下面的文件夹，如果是LoRA，还需要进行一步导出模型的操作），实现快速高效的模型推理。本文将详细分享如何基于Transformer框架，通过多GPU并行实现DeepSeek模型的非流式批量推理，并解决在实践中遇到的关键技术挑战如输出结果错乱、to
如何解决使用transformer推理微调后的Qwen/DeepSeek生成式模型时出现的输出无限重复类问题
羊城迷鹿的博客
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Qwen2.5思维链微调代码实操 + 多卡Lora微调完整代码
weixin_39093355的博客
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网上关于思维链微调的实操比较少，甚至对于Qwen的指令微调高质量的文章都不多，许多细节都描述的不清楚，希望这篇文章能够进一步帮助到读者微调Qwen时能够关注到一些细节。
基于Python 和 DeepSeek API 实现文本分类
修破立生
03-05 1248
本文介绍使用 Python 结合 DeepSeek API 实现文本分类的技术博客。先阐述代码实现文本分类的功能，包括创建 DeepSeek 类、classifier 函数及 main 函数的运作。详细分析代码各部分，还探讨利用大模型进行文本分类，对比传统方法在特征工程、数据需求等方面的差异，总结该方法简单易用，却需注意 API 费用与提示优化。
大语言模型中的思维链(Chain of Thought)技术
DuHz的博客
04-08 813
思维链(Chain of Thought, CoT)是大语言模型(Large Language Models, LLMs)领域中一项革命性的技术进步，它显著提高了模型在复杂推理任务中的表现能力。思维链本质上是一种提示技术，通过引导模型显式地展示其解决问题的中间推理步骤，而不仅仅是直接给出最终答案。这种方法模拟了人类解决问题时的思考过程，使模型能够更加系统化地分析问题，从而显著提升了模型在需要多步骤推理的复杂任务中的表现。
Deepseek 针对您的具体任务（如正在处理的图像分类或文本分类项目）提供定制化代码示例或者需要解释某些技术细节的实现原理
百态老人的博客
01-31 825
以上代码均可直接复制到Jupyter Notebook或Python脚本中运行，需要根据实际数据路径和任务需求调整数据加载部分。建议从小的子模块开始测试（如单独测试数据增强效果），再逐步整合到完整训练流程中。以下是为图像分类（CV）和文本分类（NLP）任务设计的。
深入浅出：从零开始，利用思维链与强化学习修炼 AI 大模型（开零开始构建代码）
qq_38334677的博客
04-15 753
近年来，大型语言模型（LLMs）如同雨后春笋般涌现，以其惊人的语言理解和生成能力，在文本创作、代码生成、知识问答等领域展现出强大的潜力。然而，当我们试图让这些模型解决更复杂的、需要多步骤推理或遵循特定逻辑的问题时，它们有时会显得力不从心，给出看似合理却错误的答案，或者干脆“胡言乱语”。这暴露了当前 AI 在深度“思考”和复杂问题解决能力上的短板。想象一下，你要求模型计算一个涉及多个步骤的数学题，或者分析一个包含微妙逻辑关系的故事。简单的模式匹配或“一步到位”的回答方式往往难以胜任。
零基础入门：DeepSeek微调教程来了！
Datawhale
02-24 1043
Datawhale干货作者：吴锦凤，Datawhale优秀学习者开门见山，直接给大家展示微调前后的效果。微调前：微调后：在此处可以看到很明显大模型进行微调后口吻已经发生了更改。据笔者使用下来的记录表示，微调后的大模型思考时间更加短暂。接下来，让我们一起逐步完成微调实践，共同优化模型性能！一、什么是大模型微调？微调就像给一个“学霸”补课，让它从“通才”变成某个领域的“专家”。此处以本文进行微调的...
基于Transformer框架实现微调后Qwen/DeepSeek模型的流式推理并封装成接口
羊城迷鹿的博客
04-05 736
在大语言模型（LLM）应用的实际落地过程中，流式推理（Streaming Inference）是提升用户体验的关键技术。与[《基于Transformer框架实现微调后Qwen/DeepSeek模型的非流式批量推理》](https://wangjn.blog.youkuaiyun.com/article/details/146283684)中使用的传统的批量推理不同，流式推理允许模型在生成过程中实时返回部分结果，从而实现类似于人类对话的交互体验。本文将详细介绍如何基于Transformer框架对微调后的Qwen2和Dee
基于Xinference框架实现微调后Qwen/DeepSeek模型的流式与非流式批量推理
羊城迷鹿的博客
04-05 1120
Xinference是一个强大的分布式推理框架，支持多种大语言模型的部署和推理。而DeepSeek作为中文开源大模型的佼佼者，具有卓越的推理能力和知识储备。将两者结合，可以构建高效且灵活的LLM推理服务。流式推理：适用于需要实时交互的场景，如聊天机器人非流式推理：适用于批量处理或需要一次性获取完整结果的场景非常重要的一点是修改模板。由于我们使用思维链微调了DeepSeek模型（详见《深入探究LLamaFactory推理DeepSeek蒸馏模型时无法展示＜think＞思考过程的问题》
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DeepSeek-R1 是由深度求索（DeepSeek）公司开发的突破性推理模型。DeepSeek-R1 基于 DeepSeek-V3-Base（总共 671B 个参数，每次推理 37B 处于活动状态）构建，使用强化学习 （RL） 在提供最终答案之前生成思路链 （CoT）。为了使这些功能更易于访问，DeepSeek 将其 R1 输出提炼成几个较小的模型：基于 Qwen 的蒸馏模型：1.5B、7B、14B 和 32B基于 Llama 的蒸馏模型：8B 和 70B。
基于 DeepSeek-R1 模型微调（SFT）技术详解
zhangjiaofa的专栏
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DeepSeek大模型微调实战（理论篇）
python1222_的博客
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在大模型的微调过程中，**LoRA（低秩适配）**参数设置是提升训练效率和性能的关键。通过减少需更新的参数量，LoRA能够在维持模型性能的同时显著降低计算成本。然而，LoRA并非唯一影响训练效果的因素。诸如。
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如何在 DeepSeek 中实现自然语言处理任务
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DeepSeek 是一个基于深度学习的框架，它提供了简单、灵活且高效的开发工具，帮助研究人员和开发者快速实现各种 AI 任务，尤其在计算机视觉、自然语言处理等领域中表现出色。高效的数据处理：集成了多种数据加载和预处理工具，支持不同格式的数据处理。模块化设计：提供了丰富的 API 和预训练模型，方便开发者快速搭建神经网络模型。支持多种任务：除了 NLP，还支持图像分类、目标检测、语音识别等多种任务。
医药洁净室空调箱多模式控制程序解析——基于西门子1500 PLC与昆仑通泰触摸屏的应用
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内容概要：本文详细介绍了医药洁净室空调箱的多模式控制程序，涵盖停止模式、生产模式、值班模式、消毒循环模式和消毒排风模式。文中强调了不同模式下的具体控制逻辑及其重要性，并深入探讨了西门子1500 PLC与昆仑通泰触摸屏在博途15编程环境中如何协同工作，实现精准控制。此外，还展示了部分PLC程序代码片段，帮助读者更好地理解和实施这些控制逻辑。 适用人群：从事医药洁净室设计、安装、维护的技术人员，以及对工业自动化控制系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于医药洁净室项目的规划与实施阶段，旨在帮助技术人员掌握空调箱多模式控制的设计思路和技术细节，从而提升系统的可靠性和稳定性。 其他说明：文中提供的示例代码和控制逻辑对于实际工程项目具有较高的参考价值，有助于缩短开发周期，降低调试难度。同时，结合博途15和昆仑通泰触摸屏的实际应用案例，使理论与实践相结合，便于理解和操作。
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qwen、deepseek、llama
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### 比较Qwen、DeepSeek和LLaMA模型的特点与性能差异 #### 特点对比 对于Qwen而言，该模型专注于多模态处理能力，在图像理解以及文本生成方面表现出色。这种特性使得它能够更好地适应涉及视觉和语言联合任务的应用场景[^1]。 针对DeepSeek来说，此模型强调高效检索机制的设计，通过优化索引结构来加速查询过程并提高召回率。这使其特别适合用于搜索引擎后台支持或是文档管理系统的开发工作之中。 至于LLaMA（Large Language Model Meta AI），作为由Meta公司推出的大规模预训练语言模型系列之一，其主要优势体现在强大的自然语言理解和生成能力上。凭借海量参数量级所带来的计算资源消耗，能够在多种NLP基准测试中取得优异成绩。 #### 性能表现区别 就推理速度来看，由于架构设计上的不同之处，三个模型之间存在一定的差距。通常情况下，拥有较少层数或更精简内部组件配置的网络会运行得更快一些；因此如果仅考虑这一点的话，则可能是DeepSeek在这方面占据一定领先地位。 然而当涉及到具体应用场景下的效果评估时，比如机器翻译质量或者对话系统友好度等方面，往往取决于各自领域内专业知识积累程度及微调策略的有效性等因素影响。从这方面讲,Qwen可能因为具备更好的跨媒体融合特性而更适合某些特定类型的项目需求。 另外值得注意的是,尽管LLaMA在通用型任务上有出色发挥,但在面对高度专业化的小众话题时可能会稍显不足;相比之下其他两个竞争对手或许可以提供更加针对性的服务方案。 ```python # 这里展示一个简单的Python脚本用来加载这些模型(假设已经安装好相应库) from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer def load_model(model_name): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) return tokenizer, model qwen_tokenizer, qwen_model = load_model('Qwen') deepseek_tokenizer, deepseek_model = load_model('DeepSeek') llama_tokenizer, llama_model = load_model('LLaMA') print("Models loaded successfully.") ```
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