通义千问2.5-7B-Instruct剧本创作：故事生成应用

1. 引言

1.1 技术背景与应用场景

在内容创作领域，自动化生成高质量文本的需求日益增长。无论是影视行业、游戏叙事设计，还是短视频脚本撰写，高效、连贯且富有创意的故事生成能力正成为AI模型的重要竞争力。传统人工编剧流程耗时长、成本高，而通用语言模型往往缺乏结构化输出能力和情节逻辑控制机制。

随着大模型技术的发展，指令微调（Instruction Tuning）和长上下文建模的进步使得AI能够理解复杂提示并生成符合特定格式的叙事内容。通义千问2.5-7B-Instruct正是在此背景下推出的中等体量全能型模型，具备强大的多语言理解、代码生成与工具调用能力，特别适合用于结构化剧本创作任务。

1.2 问题提出

尽管已有大量语言模型可用于文本生成，但在实际剧本创作中仍面临以下挑战： - 情节不连贯，角色行为前后矛盾 - 缺乏起承转合的叙事结构 - 输出格式不可控，难以对接下游制作系统 - 中文语境下的文化细节表达不足

如何利用一个轻量级但高性能的开源模型，实现稳定、可控、可商用的中文剧本自动生成？本文将围绕通义千问2.5-7B-Instruct展开实践探索。

1.3 方案预告

本文将以“短剧剧本生成”为核心场景，展示如何通过精心设计的Prompt工程结合Function Calling机制，引导Qwen2.5-7B-Instruct生成包含角色设定、剧情分幕、对白设计的完整故事框架，并支持JSON结构化输出，便于集成至内容生产流水线。

2. 模型能力分析

2.1 核心参数与部署特性

通义千问2.5-7B-Instruct是阿里于2024年9月发布的Qwen2.5系列中的主力7B级别指令微调模型，其关键参数如下：

特性	参数值
参数规模	70亿（全参数激活，非MoE）
精度支持	FP16（约28GB）、GGUF量化（最低4GB Q4_K_M）
上下文长度	最长达128k tokens（支持百万汉字输入）
推理速度	RTX 3060上 >100 tokens/s（INT4量化）
商用许可	允许商用，Apache 2.0类协议
部署兼容性	支持vLLM、Ollama、LMStudio等主流框架

该模型在保持较小体积的同时实现了极高的推理效率，可在消费级显卡上流畅运行，非常适合本地化剧本生成服务部署。

2.2 多维度性能表现

综合评测基准

在多个权威评测集上，Qwen2.5-7B-Instruct处于7B量级第一梯队：

C-Eval（中文综合知识）：82.5%
MMLU（英文多任务理解）：78.3%
CMMLU（中文人文社科）：80.1%

这表明其具备扎实的知识储备，能准确理解历史、心理、社会等题材背景，为剧本创作提供合理的情节支撑。

代码与结构化输出能力

HumanEval（代码生成）：85% pass@1，媲美CodeLlama-34B
支持强制JSON输出模式，确保返回结果可解析
内置Function Calling接口，可联动外部数据库或风格控制器

这一特性对于需要标准化输出格式的剧本模板生成至关重要。

数学与逻辑推理

在MATH数据集上得分超过80分，优于多数13B级别模型，说明其具备较强的因果推理能力，有助于构建合理的人物动机与发展脉络。

3. 剧本生成实践方案

3.1 技术选型理由

相比其他7B级别模型（如Llama-3-8B-Instruct、Phi-3-mini），Qwen2.5-7B-Instruct在以下方面更具优势：

对比维度	Qwen2.5-7B-Instruct	Llama-3-8B	Phi-3-mini
中文支持	原生优化，训练数据丰富	依赖翻译增强	一般
上下文长度	128k	8k	128k
结构化输出	支持JSON/Function Calling	需额外微调	有限支持
商用授权	明确允许	Meta限制较多	允许
本地部署难度	Ollama一键拉取	可用	高内存需求

因此，在中文剧本生成这一强依赖语义理解与格式控制的任务中，Qwen2.5-7B-Instruct是最优选择之一。

3.2 实现步骤详解

我们将基于Ollama框架搭建本地推理环境，并通过API调用实现剧本生成自动化。

步骤一：环境准备

# 安装Ollama（Linux/macOS） curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 拉取Qwen2.5-7B-Instruct模型 ollama pull qwen2.5:7b-instruct # 测试运行 ollama run qwen2.5:7b-instruct "你好，介绍一下你自己"

提示：若使用Windows系统，可从官网下载Ollama桌面版，支持GPU加速。

步骤二：定义剧本生成函数（Function Calling）

我们注册一个generate_script函数，用于规范输出结构：

{ "name": "generate_script", "description": "根据用户需求生成结构化剧本", "parameters": { "type": "object", "properties": { "title": {"type": "string", "description": "剧本标题"}, "genre": {"type": "string", "description": "类型，如爱情、悬疑、喜剧"}, "characters": { "type": "array", "items": { "type": "object", "properties": { "name": {"type": "string"}, "age": {"type": "integer"}, "personality": {"type": "string"} } } }, "plot_outline": { "type": "array", "items": { "type": "object", "properties": { "act": {"type": "string", "enum": ["开端", "发展", "高潮", "结局"]}, "summary": {"type": "string"} } } }, "dialogue_sample": {"type": "string", "description": "关键对白示例"} }, "required": ["title", "genre", "characters", "plot_outline"] } }

步骤三：构造Prompt并调用模型

import requests def create_script(prompt): url = "http://localhost:11434/api/chat" data = { "model": "qwen2.5:7b-instruct", "messages": [ { "role": "user", "content": f"请根据以下要求生成一个剧本：{prompt}" } ], "functions": [generate_script_function], "function_call": "generate_script", "format": "json" } response = requests.post(url, json=data) return response.json()

步骤四：执行生成请求

prompt = """ 我想写一部都市情感短剧，讲述两个年轻人在上海打拼过程中相遇相爱的故事。 要求： - 主角一：女，26岁，广告公司文案，性格独立但内心孤独 - 主角二：男，28岁，程序员，内向但细心 - 故事分为四个阶段：初遇、误会、靠近、确定关系 - 包含一段雨夜告白的经典对白 """ result = create_script(prompt) print(result['message']['content'])

3.3 预期输出示例

{ "title": "沪上灯火", "genre": "都市情感", "characters": [ { "name": "林晓", "age": 26, "personality": "独立坚强，热爱文字，害怕亲密关系" }, { "name": "陈默", "age": 28, "personality": "理性沉稳，擅长倾听，不善表达感情" } ], "plot_outline": [ { "act": "开端", "summary": "林晓加班错过末班车，被顺路的陈默搭载回家" }, { "act": "发展", "summary": "两人因租房信息加微信，逐渐分享生活琐事" }, { "act": "高潮", "summary": "林晓项目失败情绪崩溃，陈默冒雨送来热汤" }, { "act": "结局", "summary": "雨夜天台，陈默说出‘我不想只做你的顺风车’" } ], "dialogue_sample": "林晓：你为什么总帮我？\n陈默：因为每次看到你，我都觉得这座城市没那么冷。" }

3.4 落地难点与优化策略

问题	解决方案
情节重复或套路化	引入随机种子+风格控制参数（如“避免三角恋”）
角色扁平化	在Prompt中强调“人物弧光”与“成长变化”
对白生硬	添加示例对白片段作为Few-shot参考
输出不稳定	启用JSON模式+设置temperature=0.7

此外，可通过微调LoRA适配器进一步定制风格，例如训练“王家卫式独白”或“情景喜剧节奏”专用模块。