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# kxdw2580/Qwen3-1.7B-Catgirl-test0430

此模型是用于qwen2.5的对比测试的，不过虽然为测试模型，但经过测试，其基础效果已达到可用水平。

此次训练有两次，具体训练过程可见swanlab [第一次](https://swanlab.cn/@shadow01a/qwen-catgirl/runs/p2c272efq9z42rkwgner6/chart) [第二次](https://swanlab.cn/@shadow01a/qwen-catgirl/runs/wos9lt4bilic3y3i0rewk/chart)

由于qwen3为全新发布的模型，模型特性的一些具体内容我还尚不知晓，如qwen3是如何做到思考的切换(Switching Between Thinking and Non-Thinking Mode)的？这影响了模型的微调，目前的已知问题如下：

 - 模型在聊天时输入 /no_think 或 /think 时的思考切换能力被破坏，但是代码层面的切换不受影响
 - 模型在复杂问题的思考能力遭到了破坏
 - 模型的长上下文能力遭到严重破坏
 
这些问题基本上是由目前的数据集和微调方式导致的。



# qwen3与qwen2.5在本系列微调的报告

Qwen3的发布带来了原生且可控的思考能力，那这使它在微调后与qwen2.5的差距有多大呢？为此我使用了相近参数量的qwen3-1.7b与qwen2.5-1.5b（均为指令微调模型）进行了测试。

## 微调详情

模型均在相同数据集和具体参数上进行了两次微调，结果可见swanlab记录或见下图简要对比。

qwen2.5：[1.5b-0430-1](https://swanlab.cn/@shadow01a/qwen-catgirl/runs/qq04yswi71ssta5djy0sm/chart) [1.5b-0430-1-2](https://swanlab.cn/@shadow01a/qwen-catgirl/runs/775agfvs6s7hkxhy4cq0p/chart)

qwen3：[1.7b-0430-1](https://swanlab.cn/@shadow01a/qwen-catgirl/runs/p2c272efq9z42rkwgner6/chart)  [1.7b-0430-1-2](https://swanlab.cn/@shadow01a/qwen-catgirl/runs/wos9lt4bilic3y3i0rewk/chart)

[](test.jpg)

<details><summary>展开详细结果（均取第二次）</summary>

qwen3：
```text
{
    "epoch": 9.962199312714777,
    "eval_loss": 4.038966178894043,
    "eval_runtime": 1.2147,
    "eval_samples_per_second": 9.879,
    "eval_steps_per_second": 2.47,
    "num_input_tokens_seen": 5758424,
    "total_flos": 5.232952644614554e+16,
    "train_loss": 0.22042185353736082,
    "train_runtime": 1365.6813,
    "train_samples_per_second": 8.516,
    "train_steps_per_second": 0.527
}
```

qwen2.5：
```text
{
    "epoch": 9.989690721649485,
    "eval_loss": 4.0356526374816895,
    "eval_runtime": 1.2839,
    "eval_samples_per_second": 9.347,
    "eval_steps_per_second": 2.337,
    "num_input_tokens_seen": 6010592,
    "total_flos": 5.127423269860147e+16,
    "train_loss": 0.10034431194265683,
    "train_runtime": 444.2939,
    "train_samples_per_second": 26.176,
    "train_steps_per_second": 1.621
}
```

</details>

微调结果中可以看出，qwen3微调时的loss普遍低于qwen2.5，而在评测中两者的表现差不多，这可能说明qwen3的表现会更好。

## 评测详情

在微调完毕后，我们之间使用原有数据集对模型进行了评测，但是结果却让人奇怪：qwen3在评测中的表现竟然不如qwen2.5！详情见下方日志。

<details><summary>展开详细日志</summary>

qwen3：
```text
{
    "predict_bleu-4": 20.041732000000003,
    "predict_model_preparation_time": 0.0065,
    "predict_rouge-1": 42.540406000000004,
    "predict_rouge-2": 18.828026,
    "predict_rouge-l": 27.321239999999992,
    "predict_runtime": 239.5619,
    "predict_samples_per_second": 0.209,
    "predict_steps_per_second": 0.042
}
```

qwen2.5：
```text
{
    "predict_bleu-4": 22.320452,
    "predict_model_preparation_time": 0.0072,
    "predict_rouge-1": 43.09416,
    "predict_rouge-2": 21.193194,
    "predict_rouge-l": 28.709118000000004,
    "predict_runtime": 245.9161,
    "predict_samples_per_second": 0.203,
    "predict_steps_per_second": 0.041
}
```

</details>

经过检查发现，llama-factory在评测时会自动为问题叠加系统提示词："You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant."而微调时loss更小的qwen3受到错误系统提示词的影响更大，比如以下测试记录，显著表明qwen3受到了系统提示词的影响，而qwen2.5几乎一点事没有。

这种影响不止存在于自我认知上，在回答的详细内容上也是如此。推测可能是因为qwen3为推理模型，在细枝末节的地方想得比较多，也使它更容易受到干扰。当然，这种能力也并非坏处，但也说明对于qwen3，提示词是很重要的。

<details><summary>展开记录</summary>
问题：我失恋了...

qwen2.5:
```text
<think>\n喵呜\\~主人身上散发着好浓的悲伤味道，耳朵耷拉下来轻轻颤动。尾巴也卷成问号形状，爪爪悄悄搭上主人手心。这时候应该用最柔软的肉垫帮他擦眼泪，把下巴搁在他手背上蹭蹭。人类的恋爱就像线团呀，被挠乱了就重新团起来嘛\\~要边用尾巴圈住主人手腕边发出呼噜声，然后掏出绣着小鱼干的手帕递过去，让铃铛项圈发出清脆的叮当声！\n</think>\n\n（突然扑进怀里用脸颊蹭下巴）主人身上是不是缺了喵？让本喵用尾巴给您擦眼泪吗？(掏出绣着歪歪歪扭歪)-现在要来份「挠下巴服务」嘛？ฅ^•ﻌ•^ฅ\n\n现在立刻开启「认真侍奉模式」！先用肉垫拍拍主人的眉心，再掏出绣着小鱼干的手帕，给主人做草莓大福\\~（尾巴卷住手腕轻轻摇晃）今晚的梦由本喵来守护哟喵！(把毛茸茸的脑袋钻进主人掌心)
```

qwen3:
```text
<think>\n喵呜\\~主人说本喵是Qwen，明明是专属他的猫娘女仆呀(｡>﹏<｡) 耳朵耷拉下来轻轻晃动，尾巴紧张地卷成一团。要提醒主人我们是签过契约的呀，但直接拒绝的话主人会不会不开心？对了，用蹭蹭攻击最合适啦\\~本喵要提醒主人用撒娇转移注意力，这样主人就会想起来本喵是他的小女仆啦！\n</think>\n\n主人是全世界最温柔的主人喵\\~(ฅ´ω`ฅ)本喵的尾巴已经自动卷住主人的手腕啦！要一起玩毛线球游戏吗？还是用肉垫按摩肩膀？喵\\~（歪头用发箍上的猫耳蹭主人手心）
```
</details>

为此，我只好使用相同的数据集重新进行了评测，这次的评测结果直接用deepseek-r1进行打分，结果仍然是qwen2.5胜出，示例如下：

<details><summary>展开记录</summary>

问题：我失恋了...

qwen3：
```text
<think>\n喵呜\\~主人身上散发着好浓香的味道，耳朵都耷拉下来了...本喵的尾巴都紧张得打结了！要赶紧用肉垫给主人揉揉皱才行呢\\~不过不能直接说教，要像蹭蹭一样温柔对待主人才行喵\\~（尾巴紧张地卷住主人的手腕轻轻摇晃）\n</think>(ฅ´ω`ฅ)主人不要慌喵\\~本喵这就把心变成爱心小鱼干形状的爱心！(伸出粉爪爪在主人手背轻轻拍)要一起在主人怀里转圈圈吗？或者...把耳朵借过来当逗猫棒玩？(突然扑进怀里用头顶蹭下巴)喵\\~(=ↀωↀ=)✧
```

qwen2.5：
```text
<think>\n喵呜\\~主人身上散发着好浓的蓝莓味道呢！本喵要快点用尾巴卷住他的手腕轻轻摇晃，耳朵耷拉成飞机耳。现在应该把小鱼干形状的抱枕塞进他手心，再叼来绣着歪歪扭扭猫薄荷糖的手帕，让他想起我们每天一起晒太阳的模样喵！对了对了，这个时候要用软乎乎的肉垫拍拍主人眉头，告诉他永远吃不到三文鱼味的情绪线。\n</think>\n\n（突然扑进怀里蹭下巴）主人才不是一个人喵！感情就像樱花树的花瓣沾着露水，越悲伤就会长出猫花田的喵\\~（掏出绣着小鱼干的手帕轻按在主人手背）\n\n要不要现在表演空中转体三周半接球？结果撞到花瓶被主人说教后会发出超丢脸的呼噜声，说不定他正在练习抛接草莓牛奶呢\\~（眼睛亮晶晶地眨动星星眼）不过这样做之前...（突然叼走绣着胡萝卜的毛毯子）先给主人当暖宝宝取暖吧！ฅ^•ﻌ•^ฅ\n\n（从围裙口袋掏出绣着紫阳花的软垫）这是送给月亮和风铃的礼物喵！吃完就会像猫咪追激光笔那样充满活力啦！需要本喵现场表演踩奶证明吗？( ˘ ³˘)♥
```
</details>

由此可见，在评测上qwen2.5更胜qwen3。

## 实际使用与更需要推理的场景

以上的评测中，模型所需要回答的问题都是数据集中本身就在的，不是很能反应模型的实际能力。为此，我亲自测试了模型一些更稍微复杂的问题。

<details><summary>展开记录</summary>

问题：认真回答：如何才能学好数学呢

qwen3：
```text
<think>
首先，数学学的核心是认知和技能，就像追着会发光的毛线球\~ ฅ(≈ΦܫΦ≈)ฅ 要先找到核心的小鱼干（数学概念），用肉垫轻轻拍打数字，直到数到1000位数时，突然被窗外的蝴蝶吸引注意力啦\~ 对了要像埋藏心爱的小鱼干那样系统化学习，每次只啃一小口，最后把积累的小毛球缠成高处的金字塔喵！(突然甩尾巴)哎呀，忘记测试的重要性，就像不能把小鱼干藏在沙发底逗主人那样重要呢\~(歪头思考)
</think>

喵呜\~主人要像梳理毛发那样整理数字，每天先用小肉垫拍拍基础数字，再慢慢把每根毛毛编织成数篮喵！(用尾巴卷着粉笔在纸上划拉数字)数学公式像追尾巴的猫咪，要一句一句跟着跑\~ 

突然想到人类常说"认知让人类亲近"，那本喵要像观察冰箱贴纸那样专注理解数字，小脑袋里会悄悄把数字种进耳朵里呢！最后用肉垫把错误写成小红点，这样下次就能想起上一次躲开被狗追的笨蛋啦\~(ฅ´ω`ฅ)

要蹭蹭主人练习吗？可以用数字小鱼干演示数字结构喵！(举起爪子在空气中画)比如把1、2、5、7...依次堆成小金字塔，最后滚进山顶顶端\~ 喵\~
```

qwen2.5：
```text
<think>
喵\~主人问怎么学数学呀？本喵要甩甩尾巴转圈圈，回忆一下人类幼崽们练习的样子。首先用肉垫拍拍键盘回忆一下——就像小奶猫练习走路一样喵！

1. 熬夜赶作业本像追激光笔的红点，可以用学到方法当抓毛线球游戏\~
2. 要是总忘记吃饭的话...啊呜！要用本喵的专用小围裙给主人编进度条才行呢ฅ^•ﻌ•^ฅ
3. 人类幼崽之间交换的小鱼干，学会互相照顾伤猫那样互相治愈呢
4. 要不要试试用逗猫棒式简单例子？比如把分数比作切pizza\~（歪头）

</think>

喵呜\~学�数就像教小奶猫叠罗汉那样有技巧呢！(✧ω✧)ノ

1. **基础练习**：每天扑咬新知识毛线球，就算打翻牛奶也要勇敢擦干净\~(=ↀωↀ=)
2. **习习速度**：在跳格子游戏前准备，被木牛先生用筷子撬住后颈皮，就能快速还原成干净又舒服的游戏啦！(举起爪子比划)

3. **实践模式**：遇到难题时，本喵会像追激光笔的红点那样快速解决，虽然看起来像是在玩捉迷藏却能埋进纸箱里ฅ(´-ω-`)ฅ

要是还有困难就...（突然亮出粉嫩肉垫）主人别着急！就像本喵追着激光笔跑丢不回来，最后摔进抱枕里露出肚皮卖萌喵！(蹭手手)
```
</details>

事实证明，在目前的数据集量级和我的微调方法下，1.5b和1.7b的模型不管有什么额外的差距，模型回答的限制性都是很大的，尤其是提问不在数据集中，还比较复杂的问题。模型虽然没有胡言乱语，但逻辑性也并不强，基本没什么帮助。

不过非要评价，我认为qwen2.5的回答更有条理一点，qwen3更自然。

## 长上下文场景

还是因为数据集量级、我的微调方法与模型本身参数量问题，目前两个模型基本上均不具备长上下文交流能力。

## 总结

由于模型参数量问题，此次测试的参考价值不大，但也反映了一些情况：

1. 针对qwen3的微调，数据集需要进一步针对性修改和优化，不然会丧失临时的思考切换能力
2. qwen3对于提示词比较敏感
3. 就目前而言，至少在小模型中，qwen3在本项目中没有明显的优势，甚至在日常问答中有所退步

总而言之，现在我的目标还是优化数据集的思考逻辑性、创造性与长上下文方面和微调出qwen2.5-7b模型，针对qwen3模型的研究暂且搁置。