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背景 初始Qwen3-0.6B在GSM8K的准确率不到20%，问题主要分为以下两种情况： 未能按照prompt的答案格式 输出 答案 未能计算出正确答案 经测试主要发现准确率低的原因是主要是前者导致，少部分是后者。本质上就是小模型的指令跟随和推理能力的不足。 如今LLM已经有大量不同的微调方式，如强化学习微调、SFT等方向，本实验为探索GRPO在LLM微调的效果上限与优势。 目标 通过 GRPO 微调 Qwen3-0.6B，寻找在 验证集上的最优超参数组合。 使用 Qwen32B 生成答案进行蒸馏 + LoRA 微调 Qwen3-0.6B，并与 GRPO 方案对比。 方法概览 框架：Verl 基座模型：Qwen3-0.6B 优化：GRPO 对比：Qwen32B 蒸馏 → LoRA on Qwen3-0.6B 调节的超参数 超参数 重要度 推荐范围 / 设定 当前值 影响 / 说明 学习率 (LoRA, actor.optim.lr) ⭐⭐⭐⭐⭐ 1e-5 ～ 5e-5 5e-5 直接影响收敛与最终性能，建议从小到大网格/二分搜。 响应数量 (rollout.n) ⭐⭐⭐⭐ 5 ～ 16 5 / 16 更多样本可提升 GRPO 信号质量，但显著增算力。 KL 系数 (kl_loss_coef) ⭐⭐⭐⭐ 1e-4 ～ 1e-2 1e-3 约束与参考模型偏离度；过大抑制探索、过小易漂移。 批次大小 ⭐⭐⭐⭐ train 64/128/256/512；mini 32/64/128；micro 4/8/16 128 / 64 / 16 更大批次更稳（受显存限制）。 采样温度 (temperature) ⭐⭐ 0.7 / 1.0 / 1.2 1.0 多样性与探索；高温度利探索但易噪声。 Top-p (top_p) ⭐⭐ 0.7 / 0.9 / 1.0 1.0 控制尾部截断；与温度配合调度探索强度。 实验计划 调整verl框架的GRPO的超参数，微调Qwen3-0.6B，探索最大验证集表现的超参数。 使用Qwen32B模型，蒸馏答案，Lora微调Qwen3-0.6B，并与上面方式对比。 实验过程 初始实验 首先在使用LLM生产了一组初始参数，并跑通。 ...

Transformer 架构学习 学习了 self-attention、multi-head attention 机制，位置编码等，并手动搭建了 Transformer 架构。并利用 Transfomer 框架实现了一个名字实体识别、问答生成的任务（模型参数没上去，表现不如 RNN）。 LLM 历史了解 1、GPT, GPT-2, GPT-3 GPT，GPT-2，GPT-3 论文精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili GPT：Transformer 的 Decoder Only 的模型始祖 GPT-2：加大参数量，并在 fewshot 领域实现进步，但较同时期 Bert 进步不明显 GPT-3：继续加大参数和数据量，模型能力在微调和 fewshot 后大大提升 2、Bert BERT 论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili Encoder Only 的模型始祖 3、Instruct GPT InstructGPT 论文精读【论文精读·48】_哔哩哔哩_bilibili RLHF 就是这里来的 4、GPT-4 GPT-4 论文精读【论文精读·53】_哔哩哔哩_bilibili 模型能力涌现 5、Llama 3.1 经典的开源大模型 Llama 3.1 论文精读 · 1. 导言【论文精读·54】_哔哩哔哩_bilibili 大模型 SFT 雷智凯同学总结的文档来学习大模型的 SFT 微调，一步步的教学 transformer 库的核心函数是怎么用的，如 tokenizer，AutoModelForCausalLM 等；手动搭建 Dataset。 练习：对病句改错数据集进行 SFT 微调 📘 Few-shot 示例 用户输入 (user) 模型输出 (assistant) 全国光伏发电平均利用率达 98%，利用水平明显提高。 全国光伏发电平均利用率达 98%，利用水平明显提高。 #晚安.spuer#希望我们都能在山川尔尔里找到让自己感到快乐还有意义的事，并坚持下去。 #晚安.spuer#希望我们都能在山川尔里找到让自己感到快乐还有意义的事，并坚持下去。 按照定逾期未检验车辆不得上路行驶。 按照规定逾期未检验车辆不得上路行驶。 ✨ 你终回像星星那般发光发亮早安#早安# ✨ 你总会像星星那般发光发亮早安#早安# 🔬 LLM Finetune 实验结果表 ID System Prompt Finetune Few-shot Avg. Acc (%) Pos. Acc (%) Neg. Acc (%) 6 ✅ ✅ ✅ 56.02 82.4 30.35 4 ✅ ✅ ❌ 53.55 71.4 36.19 5 ✅ ❌ ✅ 9.76 16.4 3.31 2 ✅ ❌ ❌ 7.30 12.20 2.53 3 ❌ ✅ ❌ 3.55 5.2 1.95 1 ❌ ❌ ❌ 0 0 0 💡 总结观察 System Prompt + Finetune + Few-shot (ID 6) 组合效果最佳，平均准确率最高（56.02%），正样本识别表现尤其突出（82.4%）。 仅使用 System Prompt + Finetune (ID 4) 也表现良好，但略低于全组合。 缺少 Finetune 或 Few-shot 时（如 ID 5、2），性能急剧下降。 无任何增强 (ID 1) 表现最差，验证了各增强手段的重要性。 ID 6 微调 checkpoint 下变化 ...

Coursera上的深度学习课程算是完成了个大概，序列模型里还是学到很多实用的知识，如RNN、GRU、LSTM、Embedding、Attention机制、transformer模型。 下面是原始RNN的一些知识点和发展历史： RNN的不同应用 语音识别 音乐生成 情感分类 DNA序列分析 机器翻译 视频活动识别 命名实体识别 RNN的架构类型 RNN的生成语言模型 和 采样 学习beamsearch算法对模型生产序列进行采样，本质上也是种贪心算法。 引入LSTM和GRU 传统RNN随着上下文一长，由于模型隐藏层变量大小限制，会丢失掉部分上下文信息。随后，引入了记忆门的装置，能够使得记忆信息直接传递给后续节点。 GRU结构： LSTM结构： 对于特定问题，如完形填空等，需要不仅前文内容，还需要后文的内容随后，引入双向RNN。 一个全连接层可能，无法很好提取上下文信息，随后引入深度RNN 之后完成了JAZZ创造的生成式RNN的作业：https://www.coursera.org/learn/nlp-sequence-models/programming/ZS7X2/jazz-improvisation-with-lstm/lab 课程内容都浅显易懂，并且配有作业。在上面的学习，主要深刻意识到了DL是一个很厉害的工具，我们可以用他做很多有意义的事情，并服务人类。而且并没有什么应用难度，人人都可以学习DL这个工具，应用到自己生活中（虽然黑盒，也就因为黑盒，才能超越人类认知）… 后面主要继续深入LLM的学习中，多看一些LLM经典论文，先打好基础，再投入到前沿研究中。

SIMULATING HUMAN-LIKE DAILY ACTIVITIES WITH DESIRE-DRIVEN AUTONOMY 总结 现在有许多使用大语言模型模拟人类行为的相关论文，使用强化学习训练等方法，但这些方法的大多数只限定为特定场景，无法拓展到人类日常生活中多样变化的场景中。 作者引入了欲望驱使的大预言模型agent，来预测模拟人们日常一天生活中的行为，分为了两个模块：环境模拟、欲望驱使agent。 环境模拟主要使用了Concordia论文的方法，做了一个日常生活的模拟器。 欲望驱使agent更为复杂，其中最重要的部分便是欲望上下文的生成：DESIRE GENERATION，VALUE SYSTEM FOR DESIRE EVALUATION。 DESIRE GENERATION：通过预设好的相关标准，将不同形容词的不同程度映射为一个值。 VALUE SYSTEM FOR DESIRE EVALUATION分为三部分： Quantitative Value Deduction：做选择题，推理出形容词不同值 Qualitative Value Description：根据value做出总体描述 Value Update：更新值 实验没咋看，准备还是看些对模型参数层面修改的论文，如LLM微调、强化学习等的论文。

今天主要看完了Coursera的CNN的week 2，主要是介绍了几个CNN里常见的网络，如classic CNN、Resnet、inception、mobile network，EfficientNet（mobile的微改版本）。 之后介绍了CNN项目的一些实践经验：如要开源、迁移学习、数据增强。 主要收获是重学了下Resnet，意识到short cut可以连跨过好几层网络连接（之前还以为只能跨越一层）… 最后完成了Resnet和迁移学习的tensorflow代码实现（简单填空），实现了resnet-50（但我训练过拟合这么快？），有了深度学习框架就是方便~ 论文只看了个摘要，还是保持下论文阅读的习惯吧，毕竟读论文还挺有趣的（读多了感觉我才能侃侃而谈hhh）