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base_model: unsloth/Qwen3.5-4B
library_name: peft
pipeline_tag: text-generation
tags:
  - qwen
  - qlora
  - lora
  - chain-of-thought
  - reasoning
  - gsm8k
  - gguf
  - unsloth
language:
  - zh
  - en
license: mit
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# Qwen3.5-4B × Claude Opus 思维链微调模型

基于 Qwen3.5-4B 的 QLoRA/LoRA 全模块微调模型，注入 Claude Opus 4.6 的思维链（Chain-of-Thought）推理能力。**单张 24GB 显卡即可训练。**

## 模型描述

本仓库包含三种格式：

| 格式 | 说明 | 大小 |
|------|------|------|
| **LoRA 权重 (PEFT)** | 可直接加载推理，合并回基础模型使用 | ~170 MB |
| **GGUF Q4_K_M** | 4-bit 量化，llama.cpp / Ollama 部署推荐 | ~2.6 GB |
| **GGUF Q8_0** | 8-bit 量化，高质量推理 | ~4.2 GB |

## 训练配置

| 配置项 | 参数 |
|--------|------|
| 基础模型 | Qwen3.5-4B |
| LoRA 目标模块 | q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj |
| LoRA r / alpha | 32 / 64 |
| 最大序列长度 | 16,384 |
| 批次大小 | 12 |
| 学习率 | 2e-4（余弦退火） |
| 训练轮数 | 2 epoch |
| 总步数 | 1,606 |
| 优化器 | adamw_8bit |
| 量化加载 | 4-bit NF4 |

## 训练结果

| 指标 | 值 |
|------|------|
| 初始 Loss | 1.0738 |
| 最终 Loss | 0.3505 |
| 最低 Loss | 0.2501 |
| Loss 下降 | 81.5% |
| 平均 Loss | 0.5395 |

## 评测结果：GSM8K

使用 `lm-eval` 在 GSM8K 测试集（1,319 题）上对比基线模型与 LoRA 微调模型，5-shot 评测。

### 总体指标

| 模型 | 空响应 | 思考过程 | strict-match | flexible-extract | 校准宽松 |
|------|--------|---------|-------------|-----------------|----------|
| Qwen3.5-4B 基线 | 29.9% | 0% | 67.93% | 68.01% | 60.73% |
| **LoRA 微调后** | **0%** | **95.8%** | 46.17% | **84.08%** | **77.86%** |

> **评分标准：**
> - **strict-match**：要求模型末尾输出 `#### 答案`，严格格式匹配
> - **flexible-extract**：自动从回复中提取数值答案
> - **校准宽松**：答案数字出现在推理过程中且不在题目原文中（排除假阳性）

### 关键发现

- **LoRA 模型 100% 响应率**，稳定输出推理链（95.8% 含思考过程）
- **校准宽松评分 77.86%**（1027/1319），整体数学能力远超基线
- **基线 29.9% 不回答**，LoRA 完全解决该问题
- **主要短板**：格式输出不规范——flexible-extract 84% vs strict 46%，大量题目算对但未按 `####` 格式收尾

**评测命令：**
```bash
lm_eval --model local-chat-completions \
  --tasks gsm8k \
  --model_args "model=qwen_cot,base_url=http://127.0.0.1:5003/v1/chat/completions,api_key=sk-fake,tokenized_requests=False,num_concurrent=8,max_length=16384,max_gen_toks=4096" \
  --apply_chat_template \
  --num_fewshot 5 \
  --log_samples \
  --output_path eval_results/lora_gsm8k_test_full
```

## 使用方式

### 方式一：LoRA 加载推理

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel

model_name = "unsloth/Qwen3.5-4B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto"
)
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "mahahahug/qwen3.5-4b-opus46-cot")

messages = [{"role": "user", "content": "小明有15个苹果，给了小红40%，还剩几个？请一步步思考。"}]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=2048)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

### 方式二：llama.cpp API Server

```bash
llama-server \
  -ngl 1000 \
  --host 0.0.0.0 --port 5003 \
  --flash-attn on \
  --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 \
  -c 15999 \
  --repeat-penalty 1.0 \
  --presence-penalty 1.5 \
  --min-p 0.02 \
  --top-k 30 --top-p 0.9 --temp 0.85 \
  --reasoning on \
  --no-mmap \
  --chat-template chatml \
  -m qwen3.5-4b-opus46-cot-Q4_K_M.gguf
```

启动后可通过 `http://localhost:5003/v1/chat/completions` 调用，兼容 OpenAI API。

### 方式三：Ollama

```bash
cat > Modelfile << 'EOF'
FROM ./qwen3.5-4b-opus46-cot-Q4_K_M.gguf
PARAMETER temperature 0.85
PARAMETER top_k 30
PARAMETER top_p 0.9
PARAMETER min_p 0.02
PARAMETER num_ctx 16000
SYSTEM You are a helpful AI assistant that always thinks step-by-step. 请用中文回复。
EOF

ollama create qwen3.5-opus-cot -f Modelfile
ollama run qwen3.5-opus-cot
```

### 方式四：llama-cli 命令行

```bash
./llama-cli -m qwen3.5-4b-opus46-cot-Q4_K_M.gguf \
  -ngl 1000 --flash-attn on -c 15999 \
  --reasoning on --temp 0.85 --top-k 30 --top-p 0.9 --min-p 0.02 \
  --chat-template chatml \
  -p "一只农场有14只羊，除了8只都死了，还剩几只？请一步步思考。" \
  -n 2048
```

## 数据集

使用 [Claude Opus 4.6 推理数据集](https://huggingface.co/datasets/Roman1111111/claude-opus-4.6-10000x)，包含约 10,000 条 Claude Opus 4.6 的推理对话数据。训练时自动将 `reasoning` 字段注入 `<｜begin_of_think｜>` / `<｜end_of_think｜>` 标签，同时过滤超长样本。

## 模型地址

| 平台 | 仓库 | 内容 |
|------|------|------|
| **HuggingFace** | [mahahahug/qwen3.5-4b-opus46-cot](https://huggingface.co/mahahahug/qwen3.5-4b-opus46-cot) | 本仓库（LoRA + GGUF） |
| **ModelScope** | [oooooo0o/qwen3.5-4b-opus46-cot](https://www.modelscope.cn/models/oooooo0o/qwen3.5-4b-opus46-cot) | LoRA + GGUF Q4_K_M + GGUF Q8_0 |
| **GitHub** | [Pyzmxu/qwen3.5_4b_opus](https://github.com/Pyzmxu/qwen3.5_4b_opus) | 训练代码（Unsloth + LoRA） |

## License

MIT