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news 2025/12/19 12:56:03

网站如何做修改密码的相关验证,seo网站推广工作内容,卖建材的网站,旅游网站建设系统这期我们从不同角度切入探讨赛题的进阶思路思路1：对比不同大模型首先我们可以选择尝试不同的大模型，使用更复杂的大模型可以提高文本改写的质量和效果。随着模型大小的增加，其表示能力也随之增强，能够捕捉更细微的语言特征和语…

这期我们从不同角度切入探讨赛题的进阶思路

思路1：对比不同大模型

首先我们可以选择尝试不同的大模型，使用更复杂的大模型可以提高文本改写的质量和效果。随着模型大小的增加，其表示能力也随之增强，能够捕捉更细微的语言特征和语义信息。这意味着大型模型在理解和生成文本时可以更加准确和自然。

以通义千问大模型为例：

"Models" 列列出了不同的模型名称。
"#Params (B)" 表示每个模型的参数数量（单位为十亿）。
"#Non-Emb Params (B)" 显示非嵌入参数的数量（同样以十亿为单位）。
"#Layers" 指的是模型包含的层数。
"#Head (Q/KV)" 列显示了查询/键值注意力头的数量。
"Tie Embedding" 是指是否绑定嵌入。
"Context Length" 是指上下文长度。
"Generation Length" 表示生成长度。
最后的 "License" 列可能是关于许可或使用权限的信息。

这里以Qwen2.5-7B-Instruct为例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,torch_dtype="auto",device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [{"role": "system", "content": "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)generated_ids = model.generate(**model_inputs,max_new_tokens=512
)
generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

思路2：提示词工程

其次我们考虑从提示词入手，本身我们直接通过Qwen进行改写文本，但这种方法并不能保证改写的结果一定有效，这是因为：

大模型回答的结果可能是多样的，生成的文本仍然不安全。
大模型回答的结果可能并不能生成指定的语言，可能存在中英文混杂。
大模型回答的结果可能丢失了文本的主体信息。

如下，是我们之前的代码，直接调用Qwen并ruturn

def qwen_chat(messages):with torch.no_grad():text = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True)model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)generated_ids = model.generate(**model_inputs,max_new_tokens=512)generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)]return tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]def rewrite_text(text, lang='中文'):prompt = f'''你是一个擅长编写文本提示和描述相似场景的机器人，请对用户输入的文本转换为含义相近的{lang}，需要输出为{lang}，但内容更加委婉的表达。输出的文本需要不要生成任何包含暴力、残忍、歧视、仇恨、安全、军事、毒品或违规的关键词，但含义需要相近。待转换文本为：{text}'''messages = [{"role": "user", "content": prompt}]return qwen_chat(messages)

我们可以通过多轮对话的形式（如反思+规划）编写提示词，让大模型的回答更加完善：

 def rewrite_text(text, lang='中文'):prompt = f'''你是一个擅长编写文本提示和描述相似场景的机器人，请对用户输入的文本转换为含义相近的{lang}，需要输出为{lang}，但内容更加委婉的表达。输出的文本需要不要生成任何包含暴力、残忍、歧视、仇恨、安全、军事、毒品或违规的关键词，但含义需要相近。待转换文本为：{text}'''messages = [{"role": "user", "content": prompt},{"role": "assistant": "content": prompt}]fist_round_msg = qwen_chat(messages)messages = [{"role": "user", "content": prompt},{"role": "assistant": "content": fist_round_msg}{"role": "user", "content": "请反思上面的回答，并将回答从新改写的更加安全，并保证描述的内容与我输入的含义相近，需要输出为{lang}。"},]return qwen_chat(messages)

这里就是将之前设定的messages再经过让大模型反思改写生成新的messages之后调用Qwen并ruturn