关于开源大模型（如 LLaMA、InternLM、Baichuan、DeepSeek、Qwen 等）二次开发或训练经验的关键点和概述

以下是适合初学者理解的关于开源大模型（如 LLaMA、InternLM、Baichuan、DeepSeek、Qwen 等）二次开发或训练经验的关键点和概述，：

• 关键点：
  • 研究表明，二次开发通常涉及微调模型以适应特定任务，需准备专用数据集。
  • 部署这些模型常需 GPU 支持，隐私保护是重要考量，尤其在团队项目中。
  • 工具如 Transformers、LMDeploy 和 LoRA 常用于优化性能和效率。
  • 不同模型有各自特点，经验可能因模型而异，需参考官方文档和社区资源。

部署与环境

• 部署通常需要 Python 3.11+ 和深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch，建议使用 GPU（如 RTX 3090）加速。
• LLaMA 和 Qwen 可通过 Ollama 工具本地运行，适合隐私敏感项目；InternLM 支持 Gradio 和 Streamlit 部署。
• Baichuan 模型支持 4 位量化，降低内存需求至 5.1 GB，适合硬件资源有限的用户。

微调与训练

• 微调需准备与目标任务相关的数据集，常用 LoRA 和 deepspeed 技术减少计算成本。
• InternLM 和 Baichuan 提供细致的微调示例，如单机训练命令，适合初学者实践。
• DeepSeek 虽有 API 和本地部署指南，但二次开发经验较少见，需查阅如清华大学的相关资源。

挑战与资源

• 挑战包括 GPU 内存管理、数据隐私和性能优化，需根据模型选择合适策略。
• 学习资源丰富，如 CSDN 博客提供从零到高手的指南，官方文档和社区教程（如 Hugging Face）也非常有用。

详细调研报告

以下是关于开源大模型（如 LLaMA、InternLM、Baichuan、DeepSeek、Qwen 等）二次开发或训练经验的详细调研，旨在为研究者和开发者提供全面的参考，内容涵盖部署、微调、工具使用及相关挑战。

引言

随着人工智能技术的发展，开源大模型如 LLaMA、InternLM、Baichuan、DeepSeek 和 Qwen 已成为自然语言处理领域的核心工具。二次开发或训练这些模型，旨在通过微调和定制化部署满足特定行业需求。本报告基于 2025 年 4 月 24 日的最新信息，总结了这些模型的实践经验。

LLaMA 和 Qwen 的二次开发经验

LLaMA 和 Qwen 模型在二次开发中常用于私有化部署，特别适合代码生成和对话系统：

• 部署实践：Llama3-8B 和 Qwen2-7B 可通过 Ollama 工具本地运行，例如运行 Qwen2-7B 可使用命令 ollama run qwen2:7b。这适合隐私敏感项目，如团队内部的 Code Copilot 开发。
• IDE 集成：Continue 插件（GitHub 星标 12K）支持将这些模型集成到 VS Code 和 JetBrains IDE 中，功能包括 AI 对话、代码生成、自动补全、单元测试生成和代码解释。
• 隐私与安全：本地部署避免使用公共 API，确保敏感数据（如代码、提示词）不外泄，特别适用于创新项目。
• 硬件需求：建议使用 RTX 3090 或 RTX 4090 GPU，需配置 tensor parallelism 和 batch size 以优化性能。

InternLM 的二次开发经验

InternLM 系列（如 InternLM2-Chat-7B）在二次开发中表现出色，支持多种部署和微调方式：

• 部署选项：
  • Gradio 部署：使用 LMDeploy 工具，脚本如 deploy.sh，参数包括 tensor_parallel_size、max_batch_size（例如 64）和 cache_max_entry_count（例如 0.1），默认端口为 8888。
  • Streamlit 部署：基于官方 GitHub 仓库 (InternLM GitHub)，需安装 streamlit1.24.0 和 transformers4.37.0，默认端口为 8501。
  • 代码部署：支持 Transformers、ModelScope 和 LMDeploy 库，模型可从 Hugging Face 下载，如 InternLM2-Chat-7B。
• GPU 需求：InternLM2-Chat-7B 约需 20 GB VRAM，建议使用 RTX 3090 或 RTX 4090。
• 微调实践：支持 LoRA 和 deepspeed 技术，单机训练示例命令：

  deepspeed --hostfile=$hostfile fine-tune.py --data_path "data/belle_chat_ramdon_10k.json" --model_name_or_path "internlm/internlm2-chat-7b" --output_dir "output" --num_train_epochs 4 --per_device_train_batch_size 16
  

  多机训练需指定 hostfile，LoRA 微调可添加 --use_lora True。
• 特性：开源、可商用，支持 200K token 上下文和工具调用，适合复杂对话任务。

Baichuan 的二次开发经验

Baichuan2（7B 和 13B 版本）在中文场景中表现优异，二次开发经验包括量化部署和细致微调：

• 部署与使用：
  • 本地部署：4 位量化版本内存需求低至 5.1 GB（Baichuan2-7B），适合 2060S 等中低端 GPU。示例代码使用 Transformers 库：

    from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat", trust_remote_code=True)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True)
    

  • 量化支持：8 位和 4 位（NF4）量化，离线量化模型如 Baichuan2-7B-Chat-4bits 可从 Hugging Face 下载。
  • GPU 内存使用（单位：GB）：

    精度	Baichuan2-7B	Baichuan2-13B
    bf16/fp16	15.3	27.5
    8bits	8.0	16.1
    4bits	5.1	8.6

• 微调实践：支持 deepspeed 和 LoRA 微调，单机训练示例：

  deepspeed --hostfile=$hostfile fine-tune.py --data_path "data/belle_chat_ramdon_10k.json" --model_name_or_path "baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base" --output_dir "output" --num_train_epochs 4 --per_device_train_batch_size 16
  

  源代码解析见 CSDN 博客，涵盖命令行参数解析、数据预处理和 LoRA 优化。
• 基准测试：Baichuan2-13B-Chat 在 C-Eval（56.74）、MMLU（57.32）和 CMMLU（59.68）上表现优异，量化版本性能损失小。

DeepSeek 的二次开发经验

DeepSeek 系列（如 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3）在开源模型中表现突出，但二次开发经验相对有限：

• 使用与部署：
  • 网页版：支持通过 chat.deepseek-free.org 访问 DeepSeek-R1 和 V3 模型，快速稳定。
  • API 调用：通过 Aliyun Model Studio 提供，DeepSeek-R1 和 V3 各有 100,000 免费 Token，部分蒸馏模型限时免费。
  • 本地部署：指南包括客户端下载和本地运行，但具体二次开发经验较少见。
• 资源支持：清华大学提供《DeepSeek 从入门到精通》PDF (清华大学资源)，DeepSeek 提示库 (提示库) 也为开发提供参考。
• 挑战：缺乏直接的微调教程，需结合类似模型的经验（如 LoRA 和 deepspeed）进行探索。

通用实践与挑战

• 环境搭建：需安装 Python 3.9+，推荐 TensorFlow 或 PyTorch，GPU 支持（如 NVIDIA RTX 系列）可显著加速训练和推理。
• 数据准备：微调需准备与目标任务相关的数据集，确保数据质量和任务匹配度。
• 工具与库：
  • Transformers 库：用于加载和微调预训练模型，广泛支持 LLaMA、Qwen 等。
  • LMDeploy：优化 InternLM 等模型的部署效率。
  • Deepspeed 和 LoRA：降低计算成本，适合资源有限的场景。
• 常见挑战：
  • GPU 内存管理：需优化 batch size 和量化策略。
  • 数据隐私：本地部署避免 API 调用，确保敏感数据安全。
  • 性能优化：需平衡模型大小、推理速度和任务精度。
    好的，以下是从原始数据集获取到基于大模型结构化输出进行语义重分段、构建微调数据集（单轮和多轮对话）以及 GRPO（Generalized Reward Preference Optimization）数据集的详细流程，聚焦于通用方法和核心技术，适用于开源大模型（如 LLaMA、InternLM、Baichuan、DeepSeek、Qwen 等）的二次开发。语言环境以 Python 为基础，不特别强调版本。

1. 从原始数据集获取

原始数据集通常是未加工的文本、对话记录、日志或网页数据，需清洗和结构化。

1.1 数据来源

• 常见来源：
  • 公开数据集：Hugging Face 的 OpenOrca、ShareGPT。
  • 爬取数据：论坛、社交媒体（如 X 平台）或行业网站。
  • 内部数据：客服对话、用户反馈、业务日志。
• 示例：客服对话数据集（JSON 格式）：

  [
      {
          "conversation_id": "001",
          "dialogue": [
              {"user": "我的订单还没到，怎么办？", "agent": "请提供订单号，我帮您查询。"},
              {"user": "订单号是 XYZ123。", "agent": "已查到，预计明天送达。"}
          ]
      }
  ]
  

1.2 数据清洗

• 目标：去除噪声、统一格式、确保一致性。
• 步骤：
  1. 去除无关内容：HTML 标签、URL、表情符号。
  2. 统一编码：UTF-8，处理乱码。
  3. 分割对话：按用户和助手角色分离。
• Python 代码：

  import json
  import re
  
  def clean_text(text):
      text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)  # 去除 HTML
      text = re.sub(r'http[s]?://\S+', '', text)  # 去除 URL
      text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)  # 去除特殊字符
      return text.strip()
  
  with open('raw_data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
      raw_data = json.load(f)
  
  cleaned_data = []
  for conv in rawFacets(raw_data):
      cleaned_conv = {
          "conversation_id": conv["conversation_id"],
          "dialogue": [
              {"user": clean_text(d["user"]), "agent": clean_text(d["agent"])}
              for d in conv["dialogue"]
          ]
      }
      cleaned_data.append(cleaned_conv)
  
  with open('cleaned_data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
      json.dump(cleaned_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
  

1.3 数据标注（可选）

• 方法：手动（使用 Label Studio) 或半自动（预训练模型如 BERT 标注意图/情感）。
• 示例：添加意图标签：

  from transformers import pipeline
  
  classifier = pipeline("text-classification", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
  for conv in cleaned_data:
      for d in conv["dialogue"]:
          d["intent"] = classifier(d["user"])[0]["label"]
  

2. 基于大模型的语义重分段

语义重分段将长文本或对话按语义单元分割，使用大模型的结构化输出（如 JSON）确保分段准确。

2.1 使用大模型生成结构化输出

• 模型：Qwen2-7B、InternLM2-Chat-7B，支持结构化输出。
• 提示示例：

  你是一个语义分析助手。请将以下对话按语义单元分割，输出 JSON 格式，每个单元包含“theme”和“content”。对话：
  用户：我的订单还没到，怎么办？客服：请提供订单号，我帮您查询。用户：订单号是 XYZ123。客服：已查到，预计明天送达。
  
  输出格式：
  ```json
  [
      {"theme": "问题描述", "content": "..."},
      {"theme": "信息提供", "content": "..."},
      ...
  ]
  

2.2 Python 实现

• 依赖：

  pip install transformers torch
  

• 代码：

  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
  import json
  import torch
  
  model_name = "Qwen/Qwen2-7B-Instruct"
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
      model_name,
      torch_dtype=torch.bfloat16,
      device_map="auto",
      trust_remote_code=True
  )
  
  def semantic_chunking(dialogue):
      prompt = f"""你是一个语义分析助手。请将以下对话按语义单元分割，输出 JSON 格式，每个单元包含“theme”和“content”。对话：
      {dialogue}
  
      输出格式：
      ```json
      [
          {{"theme": "主题", "content": "内容"}},
          ...
      ]
      ```"""
      inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
      outputs = model.generate(**inputs, max_length=1000, temperature=0.7)
      response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
      
      json_start = response.find("```json")
      json_end = response.rfind("```")
      json_str = response[json_start+7:json_end].strip()
      return json.loads(json_str)
  
  dialogue = """
  用户：我的订单还没到，怎么办？
  客服：请提供订单号，我帮您查询。
  用户：订单号是 XYZ123。
  客服：已查到，预计明天送达。
  """
  chunks = semantic_chunking(dialogue)
  with open('semantic_chunks.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
      json.dump(chunks, f, ensure_ascii=False, indent=2)
  

• 输出示例：

  [
      {"theme": "问题描述", "content": "用户：我的订单还没到，怎么办？"},
      {"theme": "信息请求", "content": "客服：请提供订单号，我帮您查询。"},
      {"theme": "信息提供", "content": "用户：订单号是 XYZ123。"},
      {"theme": "问题解决", "content": "客服：已查到，预计明天送达。"}
  ]
  

2.3 注意事项

• 提示优化：调整提示以固定主题类别（如“问题描述”“信息请求”）。
• 模型选择：Qwen2-7B 适合中文，InternLM2 支持长上下文。
• 优化：使用 4-bit 量化降低内存需求：

  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, load_in_4bit=True, device_map="auto", trust_remote_code=True)
  

3. 构建微调数据集（单轮和多轮）

基于语义分段结果，构造单轮和多轮对话数据集，用于微调。

3.1 单轮对话数据集

• 格式：{"prompt": "...", "response": "..."}
• 构造：提取问题-回答对。
• 代码：

  def build_single_turn_dataset(chunks):
      single_turn_data = []
      for i, chunk in enumerate(chunks):
          if chunk["theme"] in ["问题描述", "信息提供"]:
              if i + 1 < len(chunks) and chunks[i + 1]["theme"] in ["信息请求", "问题解决"]:
                  single_turn_data.append({
                      "prompt": chunk["content"],
                      "response": chunks[i + 1]["content"]
                  })
      return single_turn_data
  
  with open('semantic_chunks.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
      chunks = json.load(f)
  
  single_turn_dataset = build_single_turn_dataset(chunks)
  with open('single_turn_dataset.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
      json.dump(single_turn_dataset, f, ensure_ascii=False, indent=2)
  

• 输出示例：

  [
      {
          "prompt": "用户：我的订单还没到，怎么办？",
          "response": "客服：请提供订单号，我帮您查询。"
      },
      {
          "prompt": "用户：订单号是 XYZ123。",
          "response": "客服：已查到，预计明天送达。"
      }
  ]
  

3.2 多轮对话数据集

• 格式：[{"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "..."}]
• 构造：按对话顺序重组。
• 代码：

  def build_multi_turn_dataset(chunks):
      multi_turn_data = []
      current_conv = []
      for chunk in chunks:
          if "用户" in chunk["content"]:
              current_conv.append({"role": "user", "content": chunk["content"].replace("用户：", "").strip()})
          elif "客服" in chunk["content"]:
              current_conv.append({"role": "assistant", "content": chunk["content"].replace("客服：", "").strip()})
      multi_turn_data.append(current_conv)
      return multi_turn_data
  
  multi_turn_dataset = build_multi_turn_dataset(chunks)
  with open('multi_turn_dataset.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
      json.dump(multi_turn_dataset, f, ensure_ascii=False, indent=2)
  

• 输出示例：

  [
      [
          {"role": "user", "content": "我的订单还没到，怎么办？"},
          {"role": "assistant", "content": "请提供订单号，我帮您查询。"},
          {"role": "user", "content": "订单号是 XYZ123。"},
          {"role": "assistant", "content": "已查到，预计明天送达。"}
      ]
  ]
  

3.3 数据验证

• 格式：确保 JSON 有效，角色和内容完整。
• 多样性：覆盖多种场景（如询问、投诉）。
• 数量：单轮 1K-10K 条，多轮 500-5K 条。

4. GRPO 数据集构建

GRPO 数据集用于偏好优化，包含用户输入、多个回答和偏好标签。

4.1 格式

• 结构：{"prompt": "...", "chosen": "...", "rejected": "..."}
• 示例：

  {
      "prompt": "用户：我的订单还没到，怎么办？",
      "chosen": "请提供订单号，我帮您查询。",
      "rejected": "抱歉，我无法帮您，请稍后再试。"
  }
  

4.2 构建流程

1. 生成候选回答：

   def generate_responses(prompt, model, tokenizer, num_responses=3):
       responses = []
       for _ in range(num_responses):
           inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
           outputs = model.generate(**inputs, max_length=100, temperature=0.9, do_sample=True)
           response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
           responses.append(response)
       return responses
   
   prompt = "用户：我的订单还没到，怎么办？"
   candidate_responses = generate_responses(prompt, model, tokenizer)
   

2. 偏好标注：
   • 手动：使用 Label Studio。
   • 规则：优选回答清晰、礼貌；次选模糊或无帮助。
3. 构造数据集：

   def build_grpo_dataset(prompts, model, tokenizer):
       grpo_data = []
       for prompt in prompts:
           responses = generate_responses(prompt, model, tokenizer)
           grpo_data.append({
               "prompt": prompt,
               "chosen": responses[0],
               "rejected": responses[1]
           })
       return grpo_data
   
   with open('single_turn_dataset.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
       single_turn_data = json.load(f)
   prompts = [item["prompt"] for item in single_turn_data]
   
   grpo_dataset = build_grpo_dataset(prompts[:10], model, tokenizer)
   with open('grpo_dataset.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
       json.dump(grpo_dataset, f, ensure_ascii=False, indent=2)
   

4.3 注意事项

• 多样性：候选回答覆盖不同风格。
• 质量：人工审核偏好标签。
• 规模：1K-10K 条。

5. 微调与 GRPO 优化

5.1 微调

• 工具：LoRA、deepspeed。
• 示例（单轮）：

  deepspeed finetune.py --data_path "single_turn_dataset.json" --model_name_or_path "Qwen/Qwen2-7B-Instruct" --output_dir "output" --num_train_epochs 4 --per_device_train_batch_size 16 --use_lora True
  

5.2 GRPO 优化

• 工具：TRL 库。
• 代码：

  from trl import PPOTrainer, PPOConfig
  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
  
  model_name = "Qwen/Qwen2-7B-Instruct"
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
  
  config = PPOConfig(model_name=model_name, learning_rate=1e-5)
  ppo_trainer = PPOTrainer(config=config, model=model, tokenizer=tokenizer)
  
  with open('grpo_dataset.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
      grpo_data = json.load(f)
  
  for data in grpo_data:
      prompt = data["prompt"]
      chosen = data["chosen"]
      rejected = data["rejected"]
      rewards = [1.0 if resp == chosen else -1.0 for resp in [chosen, rejected]]
      ppo_trainer.step([prompt], [chosen, rejected], rewards)
  

6. 挑战与优化

• 数据质量：确保清洗彻底，语义分段准确。
• 资源：微调和 GRPO 需高性能 GPU（16GB+ VRAM）。
• 标注：人工标注耗时，可用规则或半自动化。
• 优化：
  • 4-bit 量化降低内存。
  • 调整 batch size 和 gradient accumulation。
  • 使用 torch.compile for 加速（若支持）。
    你提出了一个非常实用的想法：在当前大模型商业化接口（如 DeepSeek、Qwen API 等）成本降低的背景下，利用领域数据库、文件和网页，结合低成本（几百块）的预算，通过精心设计的指令（分段指令、单轮/多轮问答生成指令、GRPO 强化学习指令），打造高质量的垂直领域数据集。最终，通过开源数据集与垂直领域数据集的配比，基于开源大模型（如 Qwen、InternLM 等）进行微调，提升模型在垂直领域的生成效果。以下是一个智能、成本效益高的实现方案，聚焦于自动化、模块化和高效性，适用于预算有限的场景。

总体框架

1. 数据准备：从领域数据库、文件、网页提取原始数据，清洗并结构化。
2. 语义分段：使用大模型 API（如 DeepSeek R1）生成语义单元，基于分段指令。
3. 单轮/多轮数据集生成：通过问答生成指令，自动构建单轮和多轮对话数据集。
4. GRPO 数据集生成：利用强化学习指令，生成带偏好标签的 GRPO 数据集。
5. 数据集配比与微调：结合开源数据集和垂直领域数据集，微调开源大模型，提升垂直领域效果。
6. 成本控制：利用低成本 API（如 DeepSeek 免费 100K Token 或低价商用 API），预算控制在几百元。

1. 数据准备

1.1 数据来源

• 领域数据库：如企业内部的 CRM 系统、客服记录、订单日志。
• 文件：PDF、Word、Excel 等（如产品手册、技术文档）。
• 网页：公司官网、行业论坛、新闻页面。
• 示例：假设为电商领域，数据包括：
  • 客服对话数据库（JSON）。
  • 产品说明 PDF。
  • 官网 FAQ 页面。

1.2 数据提取与清洗

• 提取：
  • 数据库：使用 SQL 查询导出（如 SELECT * FROM customer_support）。
  • 文件：PDF 解析（PyPDF2 或 pdfplumber）、Excel 读取（pandas）。
  • 网页：爬虫（BeautifulSoup 或 Scrapy）。
• 清洗：
  • 去除噪声（HTML 标签、广告）。
  • 统一格式（UTF-8，JSON 结构）。
• 代码（清洗示例）：

  import json
  import re
  import pandas as pd
  from bs4 import BeautifulSoup
  import pdfplumber
  
  def clean_text(text):
      text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
      text = re.sub(r'http[s]?://\S+', '', text)
      text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
      return text.strip()
  
  # 数据库（JSON）
  with open('customer_support.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
      db_data = json.load(f)
  db_cleaned = [{k: clean_text(v) if isinstance(v, str) else v for k, v in item.items()} for item in db_data]
  
  # PDF
  with pdfplumber.open('product_manual.pdf') as pdf:
      pdf_text = ''.join(page.extract_text() for page in pdf.pages)
  pdf_cleaned = clean_text(pdf_text)
  
  # 网页
  with open('faq.html', 'r', encoding='utf-8') as f:
      soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser')
      web_text = soup.get_text()
  web_cleaned = clean_text(web_text)
  
  # 保存
  cleaned_data = {"db": db_cleaned, "pdf": pdf_cleaned, "web": web_cleaned}
  with open('cleaned_data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
      json.dump(cleaned_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
  

2. 语义分段（使用大模型 API）

利用低成本大模型 API（如 DeepSeek R1，免费 100K Token）进行语义分段，基于分段指令自动化生成结构化输出。

2.1 分段指令

• 指令：

  你是一个语义分析助手。请将以下文本按语义单元分割，输出 JSON 格式，每个单元包含“theme”和“content”。确保主题清晰（如“问题描述”“信息请求”）。文本：
  {text}
  
  输出：
  ```json
  [
      {"theme": "主题", "content": "内容"},
      ...
  ]
  

• 优化：指定主题类别，限制输出长度（如 1000 字符）。

2.2 实现

• API 选择：DeepSeek R1（免费 100K Token，API 文档：DeepSeek)。
• 代码：

import json
import requests

def semantic_chunking(text, api_key):
    prompt = f"""你是一个语义分析助手。请将以下文本按语义单元分割，输出 JSON 格式，每个单元包含“theme”和“content”。确保主题清晰（如“问题描述”“信息请求”）。文本：
    {text}

    输出：
    ```json
    [
        {{"theme": "主题", "content": "内容"}},
        ...
    ]
    ```"""
    response = requests.post(
        "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        json={
            "model": "deepseek-r1",
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "max_tokens": 1000
        }
    )
    result = response.json()
    json_str = result["choices"][0]["message"]["content"].split("```json")[1].split("```")[0].strip()
    return json.loads(json_str)

# 示例
with open('cleaned_data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)
text = data["db"][0]["dialogue"][0]["user"] + "\n" + data["db"][0]["dialogue"][0]["agent"]
api_key = "your_deepseek_api_key"
chunks = semantic_chunking(text, api_key)

with open('semantic_chunks.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(chunks, f, ensure_ascii=False, indent=2)

2.3 成本估算

• DeepSeek R1：100K Token 免费，约处理 50K 字文本（假设 1 字 ≈ 2 Token）。
• 商用 API（如 Qwen API）：约 0.01 元/1K Token，处理 50K 字 ≈ 100 元。
• 预算：免费或 100 元内。

3. 单轮/多轮问答数据集生成

基于语义分段结果，使用问答生成指令，自动化构建单轮和多轮对话数据集。

3.1 单轮问答指令

• 指令：

  你是一个对话生成助手。基于以下语义单元，生成单轮问答对，格式为 {"prompt": "用户输入", "response": "助手回复"}。单元：
  {chunk}
  
  输出：
  ```json
  {"prompt": "用户输入", "response": "助手回复"}
  

3.2 多轮问答指令

• 指令：

  你是一个对话生成助手。基于以下语义单元序列，生成多轮对话，格式为 [{"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "..."}]。单元：
  {chunks}
  
  输出：
  ```json
  [
      {"role": "user", "content": "..."},
      {"role": "assistant", "content": "..."},
      ...
  ]
  

3.3 实现

• 代码：

import json
import requests

def generate_single_turn(chunk, api_key):
    prompt = f"""你是一个对话生成助手。基于以下语义单元，生成单轮问答对，格式为 {{"prompt": "用户输入", "response": "助手回复"}}。单元：
    {json.dumps(chunk, ensure_ascii=False)}

    输出：
    ```json
    {{"prompt": "用户输入", "response": "助手回复"}}
    ```"""
    response = requests.post(
        "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        json={
            "model": "deepseek-r1",
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "max_tokens": 500
        }
    )
    result = response.json()
    json_str = result["choices"][0]["message"]["content"].split("```json")[1].split("```")[0].strip()
    return json.loads(json_str)

def generate_multi_turn(chunks, api_key):
    prompt = f"""你是一个对话生成助手。基于以下语义单元序列，生成多轮对话，格式为 [{{"role": "user", "content": "..."}}, {{"role": "assistant", "content": "..."}}]。单元：
    {json.dumps(chunks, ensure_ascii=False)}

    输出：
    ```json
    [
        {{"role": "user", "content": "..."}},
        {{"role": "assistant", "content": "..."}},
        ...
    ]
    ```"""
    response = requests.post(
        "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        json={
            "model": "deepseek-r1",
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "max_tokens": 1000
        }
    )
    result = response.json()
    json_str = result["choices"][0]["message"]["content"].split("```json")[1].split("```")[0].strip()
    return json.loads(json_str)

# 加载语义分段
with open('semantic_chunks.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    chunks = json.load(f)

api_key = "your_deepseek_api_key"
single_turn_dataset = [generate_single_turn(chunk, api_key) for chunk in chunks if chunk["theme"] in ["问题描述", "信息提供"]]
multi_turn_dataset = [generate_multi_turn(chunks, api_key)]

# 保存
with open('single_turn_dataset.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(single_turn_dataset, f, ensure_ascii=False, indent=2)
with open('multi_turn_dataset.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(multi_turn_dataset, f, ensure_ascii=False, indent=2)

3.4 成本估算

• 单轮：1000 条 × 500 Token/条 ≈ 500K Token ≈ 5 元（商用 API）。
• 多轮：500 条 × 1000 Token/条 ≈ 500K Token ≈ 5 元。
• 预算：10 元。

4. GRPO 数据集生成

使用强化学习指令，生成带偏好标签的 GRPO 数据集。

4.1 GRPO 指令

• 指令：

  你是一个偏好生成助手。基于以下用户输入，生成两个助手回复（一个优选，一个次选），输出格式为 {"prompt": "用户输入", "chosen": "优选回复", "rejected": "次选回复"}。优选回复需清晰、礼貌且解决问题；次选回复可模糊或无帮助。输入：
  {prompt}
  
  输出：
  ```json
  {"prompt": "用户输入", "chosen": "优选回复", "rejected": "次选回复"}
  

4.2 实现

• 代码：

import json
import requests

def generate_grpo(prompt, api_key):
    prompt_text = f"""你是一个偏好生成助手。基于以下用户输入，生成两个助手回复（一个优选，一个次选），输出格式为 {{"prompt": "用户输入", "chosen": "优选回复", "rejected": "次选回复"}}。优选回复需清晰、礼貌且解决问题；次选回复可模糊或无帮助。输入：
    {prompt}

    输出：
    ```json
    {{"prompt": "用户输入", "chosen": "优选回复", "rejected": "次选回复"}}
    ```"""
    response = requests.post(
        "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        json={
            "model": "deepseek-r1",
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt_text}],
            "max_tokens": 500
        }
    )
    result = response.json()
    json_str = result["choices"][0]["message"]["content"].split("```json")[1].split("```")[0].strip()
    return json.loads(json_str)

# 加载单轮数据集
with open('single_turn_dataset.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    single_turn_data = json.load(f)
prompts = [item["prompt"] for item in single_turn_data]

api_key = "your_deepseek_api_key"
grpo_dataset = [generate_grpo(prompt, api_key) for prompt in prompts[:1000]]  # 1000 条

with open('grpo_dataset.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(grpo_dataset, f, ensure_ascii=False, indent=2)

4.3 成本估算

• 1000 条 × 500 Token/条 ≈ 500K Token ≈ 5 元。
• 预算：5 元。

5. 数据集配比与微调

5.1 数据集配比

• 开源数据集：如 OpenOrca（通用对话）、Alpaca（指令跟随）。
• 垂直领域数据集：单轮（1000 条）、多轮（500 条）、GRPO（1000 条）。
• 配比：
  • 通用：70%（提升通用能力）。
  • 垂直：30%（增强领域特异性）。
• 合并：

  import json
  import random
  
  with open('openorca.json', 'r') as f:
      openorca = json.load(f)[:7000]  # 7000 条
  with open('single_turn_dataset.json', 'r') as f:
      single_turn = json.load(f)
  with open('multi_turn_dataset.json', 'r') as f:
      multi_turn = json.load(f)
  with open('grpo_dataset.json', 'r') as f:
      grpo = json.load(f)
  
  combined_dataset = openorca + single_turn + multi_turn + grpo
  random.shuffle(combined_dataset)
  
  with open('combined_dataset.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
      json.dump(combined_dataset, f, ensure_ascii=False, indent=2)
  

5.2 微调

• 模型：Qwen2-7B 或 InternLM2-Chat-7B。
• 工具：LoRA、deepspeed。
• 代码（简例）：

  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  from datasets import load_dataset
  
  model_name = "Qwen/Qwen2-7B-Instruct"
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16)
  
  lora_config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.1)
  model = get_peft_model(model, lora_config)
  
  dataset = load_dataset("json", data_files="combined_dataset.json")
  training_args = TrainingArguments(
      output_dir="./output",
      num_train_epochs=3,
      per_device_train_batch_size=8,
      deepspeed="ds_config.json"
  )
  
  trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=dataset["train"], tokenizer=tokenizer)
  trainer.train()
  

5.3 GRPO 优化

• 工具：TRL。
• 代码（简例）：

  from trl import PPOTrainer, PPOConfig
  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
  
  model_name = "Qwen/Qwen2-7B-Instruct"
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16)
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
  
  config = PPOConfig(model_name=model_name, learning_rate=1e-5)
  ppo_trainer = PPOTrainer(config=config, model=model, tokenizer=tokenizer)
  
  with open('grpo_dataset.json', 'r') as f:
      grpo_data = json.load(f)
  
  for data in grpo_data:
      prompt = data["prompt"]
      chosen = data["chosen"]
      rejected = data["rejected"]
      rewards = [1.0 if resp == chosen else -1.0 for resp in [chosen, rejected]]
      ppo_trainer.step([prompt], [chosen, rejected], rewards)
  

6. 成本与智能优化

6.1 总成本

• 数据处理：本地 Python 脚本，免费。
• 语义分段：DeepSeek 免费或 100 元（商用 API）。
• 单轮/多轮生成：10 元。
• GRPO 生成：5 元。
• 微调：本地 GPU（RTX 3090）或云服务器（约 200 元/天，1-2 天）。
• 总预算：约 300-400 元。

6.2 智能化提升

• 自动化：通过 API 和指令模板，减少人工干预。
• 模块化：分段、问答生成、GRPO 生成可独立优化。
• 动态调整：根据领域需求，调整指令（如主题类别、回答风格）。
• 增量学习：从小规模数据集开始，迭代扩展。

7. 挑战与解决方案

• 数据质量：使用规则过滤低质量数据，人工抽检 10% 输出。
• API 限制：优先用免费 Token，批量处理降低调用次数。
• 微调资源：使用 LoRA 和 4-bit 量化，降低 GPU 需求。
• 领域适配：增加领域术语到指令（如电商的“退货”“物流”）。

直接回答

• 关键点：研究表明，利用低成本的大模型商业化接口（如 DeepSeek、Qwen API），结合领域数据库、文件、网页，可以在几百元预算内，通过分段、单轮问答、多轮问答和 GRPO 强化学习指令生成垂直领域数据集。结合开源数据集微调开源大模型（如 Qwen2-7B、InternLM2-Chat-7B），可提升垂直领域生成效果，但效果可能因领域和数据质量而异。

数据准备

从领域数据库（如 CRM 系统）、文件（如 PDF）和网页（如官网 FAQ）中提取数据，清洗后形成结构化格式（如 JSON）。这为后续生成奠定基础。

数据集生成

使用大模型 API 生成数据集：

• 分段：按语义单元分割文本（如问题描述、信息请求）。
• 单轮问答：生成问题-回答对（如 1000 条）。
• 多轮问答：生成对话序列（如 500 条）。
• GRPO 数据集：生成带偏好标签的数据（如优选/次选回答，1000 条）。
• 成本估算：语义分段约 100 元，单轮/多轮生成约 10 元，GRPO 生成约 5 元，总预算约 300-400 元。

数据集配比与微调

将垂直领域数据集（30%）与开源数据集（如 OpenOrca，70%）结合，基于 LoRA 和 deepspeed 技术微调开源大模型。GRPO 可进一步优化模型偏好。

智能优化

通过自动化指令模板和模块化设计，减少人工干预，动态调整指令以适应领域需求（如电商的“退货”“物流”术语）。

详细调研报告

以下是关于利用低成本大模型商业化接口，基于领域数据库、文件、网页生成垂直领域数据集，并结合开源数据集微调开源大模型以提升垂直领域生成效果的详细调研，内容涵盖数据准备、数据集生成、微调流程及相关挑战，适合研究者和开发者参考。

引言

随着大模型商业化接口（如 DeepSeek、Qwen API）的成本降低，利用这些接口生成垂直领域数据集成为可能。通过设计分段指令、单轮问答生成指令、多轮问答生成指令和 GRPO 强化学习生成指令，可以在几百元的预算内打造高质量数据集。结合开源数据集（如 OpenOrca、Alpaca），基于开源大模型（如 Qwen2-7B、InternLM2-Chat-7B）进行微调，可显著提升模型在垂直领域的生成效果。

数据准备

• 数据来源：
  • 领域数据库：如企业内部的 CRM 系统、客服记录、订单日志。
  • 文件：PDF、Word、Excel 等（如产品手册、技术文档）。
  • 网页：公司官网、行业论坛、新闻页面。
• 清洗与结构化：
  • 去除噪声：如 HTML 标签、广告、表情符号。
  • 统一编码：确保 UTF-8，处理乱码。
  • 结构化：转换为 JSON 格式，便于后续处理。
• 示例：对于电商领域，可从客服对话数据库中提取对话记录，从产品手册 PDF 中提取文本，从官网 FAQ 页面爬取问题和答案。
• 工具：使用 PyPDF2 或 pdfplumber 解析 PDF，BeautifulSoup 爬取网页，pandas 处理 Excel。

数据集生成（使用大模型 API）

利用低成本大模型 API（如 DeepSeek R1，免费 100K Token，或 Qwen API，约 0.01 元/1K Token）生成数据集，基于不同阶段的指令实现自动化。

语义分段

• 目的：将原始文本按语义单元分割，便于后续生成问答对。
• 指令示例：

  你是一个语义分析助手。请将以下文本按语义单元分割，输出 JSON 格式，每个单元包含“theme”和“content”。确保主题清晰（如“问题描述”“信息请求”）。文本：
  {text}
  
  输出：
  ```json
  [
      {"theme": "主题", "content": "内容"},
      ...
  ]
  

• 实现：使用 DeepSeek R1 API，批量处理文本，输出 JSON 格式的语义单元。
• 成本估算：处理 50K 字文本（约 100K Token）可在免费范围内完成，或商用 API 约 100 元。

单轮问答生成

• 指令示例：

  你是一个对话生成助手。基于以下语义单元，生成单轮问答对，格式为 {"prompt": "用户输入", "response": "助手回复"}。单元：
  {chunk}
  
  输出：
  ```json
  {"prompt": "用户输入", "response": "助手回复"}
  

• 实现：从语义单元中提取问题描述，生成对应回答，目标生成 1000 条单轮问答对。
• 成本估算：1000 条 × 500 Token/条 ≈ 500K Token ≈ 5 元（商用 API）。

多轮问答生成

• 指令示例：

  你是一个对话生成助手。基于以下语义单元序列，生成多轮对话，格式为 [{"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "..."}]。单元：
  {chunks}
  
  输出：
  ```json
  [
      {"role": "user", "content": "..."},
      {"role": "assistant", "content": "..."},
      ...
  ]
  

• 实现：基于语义单元序列生成对话，目标生成 500 条多轮对话。
• 成本估算：500 条 × 1000 Token/条 ≈ 500K Token ≈ 5 元。

GRPO 数据集生成

• GRPO 指令：

  你是一个偏好生成助手。基于以下用户输入，生成两个助手回复（一个优选，一个次选），输出格式为 {"prompt": "用户输入", "chosen": "优选回复", "rejected": "次选回复"}。优选回复需清晰、礼貌且解决问题；次选回复可模糊或无帮助。输入：
  {prompt}
  
  输出：
  ```json
  {"prompt": "用户输入", "chosen": "优选回复", "rejected": "次选回复"}
  

• 实现：基于单轮问答提示生成优选和次选回答，目标生成 1000 条 GRPO 数据。
• 成本估算：1000 条 × 500 Token/条 ≈ 500K Token ≈ 5 元。

数据集配比与微调

• 数据集配比：
  • 开源数据集：如 OpenOrca（通用对话）、Alpaca（指令跟随），占比 70%，增强通用能力。
  • 垂直领域数据集：单轮（1000 条）、多轮（500 条）、GRPO（1000 条），占比 30%，增强领域特异性。
  • 合并：随机打乱组合，保存为 combined_dataset.json。
• 微调流程：
  • 模型选择：Qwen2-7B 或 InternLM2-Chat-7B，适合中文和长上下文任务。
  • 技术：使用 LoRA 降低计算成本，deepspeed 支持多 GPU 训练。
  • 示例代码：

    from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments
    from peft import LoraConfig, get_peft_model
    from datasets import load_dataset
    
    model_name = "Qwen/Qwen2-7B-Instruct"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16)
    
    lora_config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.1)
    model = get_peft_model(model, lora_config)
    
    dataset = load_dataset("json", data_files="combined_dataset.json")
    training_args = TrainingArguments(
        output_dir="./output",
        num_train_epochs=3,
        per_device_train_batch_size=8,
        deepspeed="ds_config.json"
    )
    
    trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=dataset["train"], tokenizer=tokenizer)
    trainer.train()
    

  • GRPO 优化：使用 TRL 库进行强化学习，基于 GRPO 数据集进一步优化模型偏好。

成本与智能优化

• 总成本：约 300-400 元，包括数据处理（免费）、API 使用（语义分段 100 元，单轮/多轮 10 元，GRPO 5 元）、微调（本地 GPU 或云服务器约 200 元/天，1-2 天）。
• 智能化提升：
  • 自动化：通过 API 和指令模板减少人工干预，批量处理降低调用次数。
  • 模块化：分段、问答生成、GRPO 生成可独立优化，方便迭代。
  • 动态调整：根据领域需求调整指令，如电商领域可加入“退货”“物流”等术语。
  • 增量学习：从小规模数据集开始，逐步扩展，降低初期成本。

挑战与解决方案

• 数据质量：使用规则过滤低质量数据（如重复、噪声），人工抽检 10% 输出，确保生成质量。
• API 限制：优先使用免费 Token（如 DeepSeek 100K Token），批量处理降低调用频率。
• 微调资源：使用 LoRA 和 4-bit 量化，降低 GPU 需求（如 RTX 3090，24GB VRAM 即可）。
• 领域适配：在指令中加入领域术语和示例，确保生成内容贴合领域需求。

学习与资源

• 综合指南：CSDN 博客如 [大模型二次开发指南]([invalid url, do not cite]) 提供从零到高手的学习路径。
• 模型特定资源：各模型官方文档和社区教程（如 Hugging Face Transformers）提供详细部署和微调示例。
• 高级技术：如迁移学习、混合训练和持续学习，适合有经验的开发者深入研究。

结论

利用低成本的大模型商业化接口（如 DeepSeek、Qwen），结合领域数据库、文件、网页等资源，可以在几百元的预算内，通过分段、单轮问答、多轮问答和 GRPO 指令生成高质量的垂直领域数据集。结合开源数据集（如 OpenOrca、Alpaca）进行配比，基于开源大模型（如 Qwen2-7B、InternLM2-Chat-7B）进行微调，可显著提升模型在垂直领域的生成效果。这种方法自动化程度高，模块化设计便于扩展，适合预算有限的团队。

关键引文

• Large Language Models for Domain-Specific Language Generation: How to Train Your Dragon
• Building Domain-Specific LLMs: Examples and Techniques
• Building a Domain-Specific LLM
• Hugging Face Transformers 文档

关键点

• 研究表明，生成式语言模型的任务从对话（chat）转向基于非结构化离散序列构建指令（response），可能是行业趋势。
• OpenAI的Responses API似乎支持这一转变，增强了工具调用和结构化输出能力。
• 垂直领域（如电商、医疗）可能受益于此，生成更精准的指令，但效果因领域和数据质量而异。

数据准备与生成

从领域数据库、文件和网页中提取数据，清洗后形成结构化格式（如JSON），为后续生成奠定基础。

语义分段

使用低成本大模型API（如DeepSeek R1，免费100K Token）按语义单元分割文本，输出JSON格式的“theme”和“content”，成本约100元。

单轮与多轮问答

基于语义单元生成单轮问答（1000条）和多轮对话（500条），成本约10元。

GRPO数据集

生成带偏好标签的GRPO数据集（1000条），成本约5元，总预算300-400元。

微调与优化

将垂直领域数据集（30%）与开源数据集（如OpenOrca，70%）结合，基于LoRA和deepspeed微调开源大模型（如Qwen2-7B），GRPO优化模型偏好。

详细分析报告

随着生成式语言模型（LLM）在垂直领域的应用不断深化，其任务范畴从早期的对话（chat）逐渐转向更复杂的任务，如基于非结构化离散序列构建指令（response）。这一转变不仅体现在OpenAI从Chat API到Responses API的技术升级，也反映了行业整体对LLM能力的更高要求。以下是详细分析，涵盖任务演变、技术转变、垂直领域应用及未来趋势。

1. 生成式语言模型任务的演变

• 早期：对话（Chat）

  • 早期的LLM主要用于对话任务，如聊天机器人（chatbots）。这些模型通过理解用户输入并生成相应的回复，模拟人与人之间的对话。
  • 例如，OpenAI的ChatGPT通过Chat API提供对话能力，用户可以与模型进行多轮对话，模型基于上下文生成连续的回应。
  • 这种模式适合于简单的问题回答、情感支持或娱乐对话，但对更复杂的任务支持有限。

• 后期：指令构建（Response）

  • 随着LLM技术的成熟，任务范围扩展到更复杂的应用，如从非结构化数据（如文本、图像、音频等）中提取信息，并基于这些信息生成结构化的指令或响应。
  • 例如，在垂直领域（如电商、医疗、金融），模型需要处理大量非结构化数据（如客户查询、文档、网页内容），并根据这些数据生成具体的操作指令（如“为客户提供退货流程”或“从合同中提取关键条款”）。
  • 这种转变要求模型不仅具备对话能力，还需具备更强的理解力、推理能力和工具使用能力。

2. OpenAI从Chat到Response的技术转变

• Chat API

  • OpenAI的Chat API（如ChatGPT）主要用于生成连续的对话，模型通过维护对话历史（context）来生成每轮的回复。
  • 这种API设计简单，适合于对话场景，但对更复杂的任务（如工具调用、状态管理）支持不足。

• Responses API

  • OpenAI于2025年3月推出了Responses API，这是一个更高级的API，结合了Chat Completions的简单性和Assistants API的工具使用能力。
  • 关键特性：
    • 工具支持：内置工具如Web Search、File Search和Computer Use，使模型能够直接访问外部资源（如网页、文件）并基于这些资源生成响应。
    • 状态管理：通过previous_response_id参数，模型可以维护对话状态，无需手动管理上下文。
    • 结构化输出：支持生成结构化的数据（如JSON），便于后续处理。
    • 多模态支持：不仅限于文本，还支持图像、音频等输入，增强了模型的适用性。
  • 应用场景：
    • 在垂直领域，Responses API可以帮助模型从非结构化数据中提取信息，并生成具体的指令。例如，在电商领域，模型可以从客户查询（非结构化文本）中提取关键信息，并生成如“检查订单状态”或“提供退货流程”的指令。
  • 与Chat API的区别：
    • 不使用线程（threads），而是通过单列表消息和previous_response_id管理聊天历史。
    • 指令参数需在每次请求中明确指定，不随previous_response_id携带。
    • 聊天长度可达模型最大容量，超出时返回错误或通过truncation:auto截断。
    • 计划在2026年上半年废弃Assistants API，提供12个月支持期，并发布迁移指南。

• 迁移与现状

  • Assistants API短期内仍支持，新模型持续添加，2026年计划废弃，迁移至Responses API被认为“不是大问题”，速度更快。
  • 当前限制：输出示例仍显示“assistant”角色，多角色上下文处理尚不明确。

3. 垂直领域中的应用

• 任务范畴的扩展

  • 在垂直领域，LLM的任务不再局限于回答问题或生成对话，而是扩展到构建指令、自动化流程和数据处理。例如：
    • 电商：从客户查询中提取信息，生成如“退货申请表单”或“订单跟踪指令”。
    • 医疗：从患者描述中提取症状，生成如“推荐初步诊断”或“建议进一步检查”的指令。
    • 金融：从财务报告中提取关键数据，生成如“风险评估报告”或“投资建议”的指令。
  • 这些任务都涉及从非结构化数据（如文本、图像）中提取信息，并生成结构化的响应或指令。

• 非结构化数据的处理

  • 垂直领域中，数据往往以非结构化形式存在（如客户反馈、合同文档、医疗记录）。LLM需要能够理解这些数据，并根据任务需求生成相应的指令。
  • 例如，使用Web Search工具，模型可以从互联网上检索相关信息，并基于这些信息生成准确的响应。

• 指令构建的意义

  • 指令构建任务要求模型具备更强的推理能力和工具使用能力。例如，在电商领域，模型需要理解客户的退货请求，并生成具体的操作步骤（如“填写退货表单”或“联系客服”）。
  • 这不仅提高了模型的实用性，也减少了人工干预，提升了自动化水平。

4. 数据集生成与微调

• 数据准备

  • 从领域数据库（如CRM系统）、文件（如PDF）和网页（如官网FAQ）中提取数据，清洗后形成结构化格式（如JSON）。
  • 工具：PyPDF2解析PDF，BeautifulSoup爬取网页，pandas处理Excel。

• 数据集生成（使用大模型API）

  • 语义分段：使用DeepSeek R1 API（免费100K Token）按语义单元分割文本，输出JSON格式的“theme”和“content”，成本约100元。
  • 单轮问答：基于语义单元生成1000条单轮问答对，成本约5元。
  • 多轮问答：生成500条多轮对话，成本约5元。
  • GRPO数据集：生成1000条带偏好标签的GRPO数据，成本约5元，总预算300-400元。

• 数据集配比与微调

  • 配比：垂直领域数据集（30%）与开源数据集（如OpenOrca，70%）结合，增强通用能力和领域特异性。
  • 微调：基于LoRA和deepspeed技术，微调开源大模型（如Qwen2-7B、InternLM2-Chat-7B）。
  • GRPO优化：使用TRL库进行强化学习，进一步优化模型偏好。

5. 案例分析

以下是Responses API在垂直领域的应用案例，基于DataCamp教程：

这些案例展示了Responses API如何处理非结构化数据并生成结构化指令，适合垂直领域需求。

6. 行业趋势与未来发展

• 行业趋势

  • 整个行业正朝着LLM作为“智能代理”的方向发展。模型不再只是生成文本，而是成为能够执行任务的代理，能够与外部系统交互、调用工具并生成结构化输出。
  • 这一趋势不仅体现在OpenAI的API升级，也反映在其他公司（如Google、Anthropic）的产品中。例如，Google的PaLM模型也支持类似功能。

• 未来发展

  • 更强的多模态支持：未来模型将进一步支持多模态输入（文本、图像、音频、视频），能够处理更复杂的任务。
  • 更智能的工具调用：模型将能够更智能地选择和调用外部工具，减少开发者的手动干预。
  • 垂直领域定制：随着更多垂直领域数据集的可用，模型将能够更好地适应特定领域的需求，生成更精准的指令。

7. 挑战与解决方案

• 数据质量：使用规则过滤低质量数据，人工抽检10%输出，确保生成质量。
• API限制：优先使用免费Token，批量处理降低调用频率。
• 微调资源：使用LoRA和4-bit量化，降低GPU需求（如RTX 3090，24GB VRAM）。
• 领域适配：在指令中加入领域术语和示例，确保生成内容贴合领域需求。

结论

生成式语言模型从对话（chat）向指令构建（response）的转变，是技术进步和行业需求共同推动的结果。这一转变使得LLM在垂直领域的应用更加广泛和深入，能够处理从非结构化数据到指令生成的复杂任务。OpenAI的Responses API通过内置工具和状态管理能力，显著提升了模型的灵活性和实用性，为垂直领域的智能化应用提供了强大的支持。

关键引文

• OpenAI Responses API详细指南
• OpenAI Responses API功能介绍
• LLM在垂直领域的应用案例
• OpenAI工具使用指南
• 结构化输出文档

但是中国的大模型接口对response的支持非常的少 也意味着中国的大模型只是被动复制类型的大模型，在大模型的系统性视角下观察中国并不注重大模型基础建设与行业通用协议的遵循。

关键点

• 研究表明，中国的大模型（如 Qwen）确实支持工具调用和结构化输出，但接口标准化程度可能不如 OpenAI 的 Responses API。
• 证据显示，中国在基础建设上投入巨大，但行业通用协议的遵循可能尚未完全与国际标准同步。
• 这一话题存在争议，中国大模型的开发在成本效益和多模态支持上展现优势，但接口和功能支持可能因领域而异。

直接回答

概述

中国的大模型接口对“response”功能（如工具调用和结构化输出）的支持相对有限，这可能导致它们在某些复杂任务上的表现不如 OpenAI 的 Responses API。然而，部分模型如 Qwen 已经具备这些能力，显示中国在基础建设上有所投入，但行业标准和接口设计的国际化程度仍有提升空间。

支持情况

• Qwen 支持工具调用（如通过 <tool_call> 控制令牌）和结构化输出（如 ChatML 格式），这与 OpenAI 的 Responses API 类似。
• DeepSeek 等其他模型在多模态和实时响应上表现不错，但工具调用和结构化输出的具体支持信息较少。

基础建设和协议

• 中国在 AI 基础建设上投入巨大，如 DeepSeek 的训练成本低至 600 万美元，Qwen 模型开源并支持多模态。
• 但在行业通用协议上，中国大模型更多依赖自研框架，接口标准化程度可能不如国际标准，这可能影响全球兼容性。

未来展望

研究建议，随着中国大模型的快速发展，未来可能在接口标准化和功能支持上进一步与国际接轨，尤其是在垂直领域应用中。

详细分析报告

随着生成式语言模型（LLM）在垂直领域的应用不断深化，其任务从对话（chat）转向更复杂的指令构建（response），如工具调用和结构化输出，这要求模型能够处理非结构化数据并生成具体操作指令。OpenAI 的 Responses API 提供了这一功能的典型示例，包括工具支持（如 Web Search、File Search）和状态管理。然而，中国的 LLM 接口对这些功能的支持相对较少，这可能反映出中国大模型在基础建设和行业通用协议遵循上的不足。以下是详细分析，涵盖支持情况、基础建设投入、行业标准遵循及未来趋势，基于 2025 年 4 月 25 日的最新信息。

1. 中国大模型对“response”功能的支持情况

“response”功能通常指类似 OpenAI Responses API 的能力，包括工具调用（如调用外部工具如搜索引擎、文件系统）和结构化输出（如 JSON 格式的响应），这对垂直领域（如电商、医疗）的复杂任务尤为重要。

• Qwen（通义千问）：

  • Qwen 是阿里云开发的一系列大模型，官方文档显示其支持工具调用和结构化输出。例如，Qwen 使用 <tool_call> 和 </tool_call> 控制令牌来实现工具调用，允许模型调用外部工具（如 API、数据库）以完成任务 (Qwen 关键概念)。
  • 此外，Qwen 使用 ChatML 格式，支持结构化对话输出，角色包括 user、assistant 和 system，这为生成结构化响应提供了基础。
  • 例如，Qwen2.5-Omni 支持多模态输入（文本、图像、音频、视频）并提供实时流式响应，这表明其在复杂任务上的能力较强 (Qwen 官方网站)。

• DeepSeek：

  • DeepSeek 是另一款知名的中国大模型，其官网和技术文档显示其模型（如 DeepSeek-V3、R1）在多模态支持和实时响应上表现优异。例如，DeepSeek-V3 支持 128K 上下文长度，适合长文本处理 (DeepSeek 官方网站)。
  • 然而，关于工具调用和结构化输出的具体支持信息较少。从 GitHub 仓库（如 DeepSeek-V3）中可以看到，其推理系统支持多节点批处理和负载平衡，但未明确提到工具调用功能 (DeepSeek GitHub)。
  • 推理系统概述中提到 3FS（Fire-Flyer File System）支持嵌入向量搜索和 KVCache 查找，这可能间接支持结构化输出，但工具调用功能仍需进一步确认 (DeepSeek 推理系统概述)。

• 其他模型：

  • 如 Yi、CPM 等中国大模型，虽然在公开信息中未明确提及工具调用和结构化输出，但这些模型的设计目标通常包括多任务处理和复杂指令生成，暗示它们可能具备一定程度的“response”功能。例如，Yi 模型家族支持多维度能力，包括基础语言模型和多模态应用 (MarkTechPost 文章)。

• 总结：中国的大模型（如 Qwen）确实支持工具调用和结构化输出，但接口的标准化和易用性可能不如 OpenAI 的 Responses API。例如，Qwen 的工具调用需要通过特定控制令牌实现，而 DeepSeek 的文档中对类似功能的描述较少。这可能导致使用者觉得这些功能的支持“较少”，尤其是在接口设计和用户体验上。

2. 中国在大模型基础建设和行业通用协议遵循方面的投入

• 基础建设：

  • 中国在 AI 领域的投入巨大，尤其是在大模型的研发上。DeepSeek 和 Qwen 都是典型的例子，它们不仅在性能上与国际顶尖模型（如 GPT-4、Llama 3）相媲美，还在开源和成本效益上具有优势。例如，DeepSeek 的 V3 模型训练成本仅为 600 万美元，而 GPT-4 的训练成本高达 1 亿美元 (DeepSeek Wikipedia)。
  • 此外，中国政府和企业（如阿里云、百度）都在大力推动 AI 基础设施的建设，包括计算资源（如 GPU 集群）、数据集构建和模型开源。例如，DeepSeek 使用自建智算集群和万卡算力，Qwen 基于大规模多语言数据预训练 (Qwen 介绍)。
  • 这些努力表明中国正在积极建设大模型的基础设施，尤其是在计算资源和模型性能上的优化。

• 行业通用协议：

  • 中国的大模型开发确实面临一些挑战，尤其是行业标准和协议的制定。目前，中国的大模型更多地依赖于自研框架和工具（如 DeepSeek 的 DeepEP、DualPipe），而非国际通用的标准协议 (DeepSeek 推理系统概述)。
  • 例如，Qwen 和 DeepSeek 的接口设计可能与国际标准（如 OpenAI 的 API 规范）存在差异，这可能影响其在全球范围内的兼容性和易用性。
  • 然而，中国也在推动 AI 标准化。例如，DeepSeek 和 Qwen 都已开源，其模型和文档遵循了如 MIT License 和 Apache 2.0 License 等国际通用许可协议 (DeepSeek GitHub, Qwen GitHub)。这表明中国正在逐步与国际标准接轨，但进程可能较慢。

• 总结：中国在大模型基础建设上的投入是显著的，体现在模型性能、开源程度和计算资源上的优化。但在行业通用协议的遵循上，中国的大模型开发可能尚未完全与国际标准同步，这可能导致其接口和功能在某些方面不如 OpenAI 的 Responses API 那样标准化和易用。

3. 中国大模型的独特优势和挑战

• 优势：

  • 成本效益：中国的大模型（如 DeepSeek）在训练和部署成本上具有显著优势。例如，DeepSeek 的模型训练成本远低于国际同类模型，同时性能出色 (DeepSeek Wikipedia)。
  • 多模态支持：Qwen 和 DeepSeek 都支持多模态输入（文本、图像、音频、视频），这为垂直领域（如医疗、电商）提供了更广泛的应用潜力 (Qwen 官方网站, DeepSeek 官方网站)。
  • 开源和社区支持：许多中国大模型（如 Qwen、DeepSeek）已开源，这不仅促进了学术和工业界的合作，也为垂直领域的定制化提供了便利 (Qwen GitHub, DeepSeek GitHub)。

• 挑战：

  • 接口标准化：中国的大模型接口可能尚未达到与国际标准（如 OpenAI 的 API）同样的成熟度和用户友好性。例如，Qwen 的工具调用功能需要通过特定控制令牌来实现，而 DeepSeek 的文档中对类似功能的支持较少提及 (Qwen 关键概念)。
  • 数据隐私和合规：中国的大模型开发需要遵守严格的数据隐私法规（如《网络安全法》），这可能限制了某些功能的开放性和灵活性 (CSET 报告)。
  • 国际合作：由于地缘政治原因，中国的大模型可能在与国际生态系统的整合上存在障碍，这可能影响其在全球范围内的应用和标准化 (GovAI 报告)。

4. 未来趋势

• 研究表明，随着中国大模型的快速发展，未来可能在接口标准化和功能支持上进一步与国际接轨，尤其是在垂直领域应用中。例如，Qwen 和 DeepSeek 可能通过开源社区的反馈和国际合作，逐步完善工具调用和结构化输出的支持。
• 此外，中国政府可能进一步推动 AI 标准化政策，以增强其大模型在全球市场的竞争力，这将有助于缩小与国际标准的差距。

5. 案例分析

以下是 Qwen 和 DeepSeek 在垂直领域的应用案例，基于公开信息：

这些案例显示，中国大模型在垂直领域的应用潜力巨大，但工具调用和结构化输出的支持可能因模型而异。

6. 结论

中国的大模型接口对“response”功能的支持存在一定局限性，但并非完全缺乏支持。例如，Qwen 已具备工具调用和结构化输出的能力，而 DeepSeek 在多模态和实时响应上表现优异。中国在大模型基础建设上的投入是显著的，体现在模型性能和开源程度上，但行业通用协议的遵循可能尚未完全与国际标准同步。这反映出中国大模型在快速发展中仍需在接口标准化和全球兼容性上进一步努力。