诗歌创作模型训练：艺术与技术的融合

在AI开始写诗、作画甚至谱曲的今天，我们正经历一场静默却深刻的变革——机器不再只是执行指令的工具，而是逐渐具备了某种“表达”的能力。尤其当大语言模型面对一首五言绝句或现代自由诗时，它不仅要理解语法和语义，更要捕捉节奏、意象与情感张力。这种从“能说”到“会感”的跃迁，正是当前生成式AI最激动人心的前沿。

但问题也随之而来：如何让一个千亿参数的通用模型，真正懂得“春风又绿江南岸”的意境？如何在有限算力下完成对古体诗格律的精细学习？更重要的是，怎样教会AI区分“工整但无趣”和“灵动而动人”的诗句？

答案或许就藏在一个被低估的工程框架里：ms-swift。它不是最耀眼的名字，却是目前少数能够将诗歌这类高审美门槛任务落地为可训练、可部署系统的全链路平台。

模型即插即用：从“适配一周”到“启动即训”

过去，要在一个新发布的模型上做诗歌微调，光是环境配置、结构解析、前向对齐就能耗掉工程师好几天时间。尤其是像Qwen-VL或多模态Mistral这类复合架构，不同模块的数据流处理稍有不慎就会导致训练崩溃。

而ms-swift的做法很直接——把模型当成标准件来管理。你只需要告诉它：“我要用qwen3-7b”，或者提供本地路径，剩下的加载、分层、设备映射全部自动完成。这背后是一套高度抽象的接口设计，屏蔽了Llama的RoPE旋转位置编码、GLM的自回归掩码、还是Qwen的滑动窗口注意力之间的差异。

更关键的是，这个体系支持超过600种纯文本模型和300种多模态变体，并且能做到“Day0集成”。这意味着，某天凌晨2点阿里发布了Qwen3的新版本，早上9点社区就已经可以在ms-swift中直接调用训练了。

对于诗歌项目而言，这种敏捷性意味着你可以快速尝试不同基座模型的表现：比如发现Qwen在古典诗词押韵上更强，而Llama4在现代诗隐喻生成上更有想象力，于是立刻切换对比实验，而不必重新搭建一整套训练流水线。

此外，框架原生支持All-to-All模态混合输入。也就是说，不只是“看图写诗”，还能实现“听一段雨声生成俳句”“根据水墨动画生成七言联句”这样的跨模态创作。只要数据格式统一，训练流程无需改动。

小显存也能写长诗：QLoRA + 长序列优化的组合拳

很多人以为训练诗歌模型必须拥有A100集群，其实不然。借助ms-swift中的轻量微调与显存优化技术，一台搭载T4（16GB）的服务器就能跑通完整的7B模型微调流程。

核心在于QLoRA——一种将4-bit量化与低秩适配结合的技术。它的巧妙之处在于：主干权重以NF4精度存储，节省近75%显存；反向传播时通过PagedOptimizer动态恢复梯度计算，避免内存碎片化。与此同时，在注意力层插入低秩矩阵（如r=8），只训练这些新增的小参数块，冻结原始大模型。

from swift import Swift, LoRAConfig lora_config = LoRAConfig( r=8, target_modules=['q_proj', 'v_proj'], lora_alpha=32, lora_dropout=0.1 ) model = Swift.prepare_model(model, lora_config)

这段代码看似简单，实则暗藏玄机。选择q_proj和v_proj而非全注意力模块注入，是因为经验表明Query负责语义定位、Value承载内容表达，在诗歌生成中这两个分支对风格迁移最为敏感。而控制秩大小r=8，则是在效果与过拟合之间找到的经验平衡点——太大容易记住训练集里的李白原句，太小则无法捕捉平仄变化。

但这还不够。写一首完整的律诗动辄数百token，若再加上上下文提示词和多轮交互，很容易突破2048长度限制。这时就需要分布式策略中的序列并行技术出场。

ms-swift集成了Ulysses和Ring-Attention两种方案，它们的本质是把长序列切片分布到多个GPU上，各自完成局部注意力计算后再聚合结果。配合Flash-Attention 2/3的内核加速，不仅显存占用下降40%，吞吐还提升了2倍以上。

实际项目中曾有过这样一个案例：某团队想训练一个专门生成《楚辞》风格长赋的模型，单篇平均长度达1300字。使用传统方法在单卡A10G上根本无法加载；改用ms-swift的ring_attn+zero3组合后，成功在双卡环境下完成训练，最终生成的文本连专家都难辨真伪。

让AI“懂诗”：偏好对齐如何教会机器审美

如果说微调是教AI“怎么写诗”，那偏好对齐才是让它学会“写出好诗”。

监督微调（SFT）的问题很明显：它只能模仿标注数据的形式，一旦遇到没见过的主题或修辞，就容易陷入模板复读。比如反复输出“山高月小，水落石出”这类经典搭配，缺乏原创性。

而DPO（Direct Preference Optimization）等算法改变了游戏规则。它不需要显式的奖励模型，而是直接利用人类标注的“偏好对”进行优化——比如给出两行诗句：

A: 春风吹醒桃花面
B: 春风吹开桃树花

专家标记B较差，尽管语法正确，但“开”字过于直白，“面”字拟人更具诗意。模型通过大量此类对比样本，逐步建立起对“诗意密度”“词汇陌生化程度”的内在判断。

ms-swift不仅支持DPO，还内置了GRPO族强化学习框架（如DAPO、GSPO、RLOO等），适用于更复杂的多步决策场景。例如，在生成一首五律时，每一步选词都可以视为一次动作选择，最终由综合评分函数评估整首诗的意境连贯性和平仄合规度。

更灵活的是，你可以插入自定义奖励插件。比如编写一个基于jieba分词与平水韵表的押韵检测器，再结合CLIP模型计算诗句与参考图像的语义相似度，形成多维度打分机制。这样的混合奖励系统能让模型同时兼顾形式美与意境深。

dpo_config = DPOConfig(beta=0.1, loss_type="sigmoid") trainer = Trainer(model=model, train_dataset=dpo_dataset, dpo_config=dpo_config) trainer.train()

这套流程跑下来，你会发现模型开始主动规避“夕阳西下”这类陈词滥调，转而尝试“斜照染林扉”这样更具画面感的表达。这不是规则硬编码的结果，而是通过偏好学习内化的审美倾向。