Qwen3-1.7B微调前后对比，效果提升一目了然

1. 引言：为何要对Qwen3-1.7B进行微调？

随着大语言模型在垂直领域应用的不断深入，通用预训练模型虽然具备广泛的知识覆盖能力，但在特定专业场景（如医疗、法律、金融）中仍存在回答不够精准、缺乏领域术语理解等问题。为解决这一挑战，模型微调成为连接通用能力与专业需求的关键桥梁。

本文聚焦于阿里巴巴开源的新一代大语言模型Qwen3-1.7B，通过在医学对话数据集delicate_medical_r1_data上实施全参数微调和LoRA高效微调，系统性地展示微调前后的性能差异。我们将从推理质量、思考逻辑完整性、响应准确性三个维度进行对比分析，并结合SwanLab可视化工具呈现训练过程中的指标变化，帮助读者直观理解微调带来的实际增益。

本实践基于CSDN提供的GPU算力环境，使用LangChain调用Qwen3接口，完整涵盖数据准备、模型加载、训练策略选择、推理优化及记忆功能增强等关键环节，适合希望快速掌握大模型微调全流程的技术人员参考。

2. 技术背景与实验设计

2.1 Qwen3-1.7B 模型简介

Qwen3（千问3）是阿里巴巴集团于2025年4月29日发布的通义千问系列新版本，包含6款密集模型和2款MoE架构模型，参数量覆盖0.6B至235B。其中Qwen3-1.7B是轻量级密集模型，具有以下特点：

• 高推理速度：适用于低延迟场景
• 低资源消耗：可在单张消费级显卡上运行
• 支持思维链（Thinking Process）输出：通过设置enable_thinking=True可返回模型内部推理路径
• 兼容OpenAI API格式：便于集成到现有框架中

该模型默认不具备医学专业知识，需通过微调注入领域知识。

2.2 实验目标与评估维度

本次实验旨在验证微调对Qwen3-1.7B在医学问答任务上的提升效果，具体目标如下：

我们将采用人工评估+自动指标相结合的方式进行对比。

3. 数据准备与预处理

3.1 数据集介绍

我们选用魔塔社区公开的医学对话数据集delicate_medical_r1_data，其结构如下：

{ "instruction": "说明测定盐酸甲氧明注射液含量的具体步骤。", "question": "如何测定盐酸甲氧明注射液的含量？", "think": "首先需要明确盐酸甲氧明是一种拟交感胺类药物……通常采用高效液相色谱法（HPLC）进行定量分析……", "answer": "推荐使用高效液相色谱法（HPLC），流动相为甲醇-水（60:40）……" }

该数据集共2,318条样本，已按8:2划分为训练集与验证集。

3.2 数据处理流程

使用 ModelScope SDK 下载并清洗数据：

from modelscope.msdatasets import MsDataset # 加载远程数据集 dataset = MsDataset.load('krisfu/delicate_medical_r1_data') # 分割训练/验证集 train_dataset = dataset['train'].to_json('./train.jsonl', orient='records', lines=True) val_dataset = dataset['validation'].to_json('./val.jsonl', orient='records', lines=True) print("The dataset has been split successfully.")

每条样本被构造为如下格式供SFT训练使用：

<|im_start|>user {question}<|im_end|> <|im_start|>assistant 思考过程：{think}\n最终回答：{answer}<|im_end|>

此格式确保模型能同时学习“思考”与“回答”两个输出部分。

4. 训练方案设计与实现

4.1 全参数微调 vs LoRA 微调对比

由于Qwen3-1.7B约需12GB显存存储权重（FP16），全参数微调将占用超过30GB显存，普通设备难以承载。因此我们采用两种策略：

本文重点采用LoRA（Low-Rank Adaptation）方法，在注意力层引入可学习的低秩矩阵，显著降低计算开销。

4.2 使用Transformers + PEFT进行LoRA微调

import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments from peft import LoraConfig, get_peft_model from trl import SFTTrainer import swanlab # 初始化SwanLab实验 swanlab.init( project="qwen3-medical-finetune", config={ "learning_rate": 2e-4, "batch_size": 4, "epochs": 3, "lora_rank": 64, "lora_alpha": 16 } ) # 加载 tokenizer 和 base model model_name = "Qwen/Qwen3-1.7B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=False) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto" ) # 配置LoRA lora_config = LoraConfig( r=64, lora_alpha=16, target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"], lora_dropout=0.05, bias="none", task_type="CAUSAL_LM" ) model = get_peft_model(model, lora_config) # 定义训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./qwen3-1.7b-lora-medical", per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=8, learning_rate=swanlab.config.learning_rate, num_train_epochs=swanlab.config.epochs, logging_steps=10, save_steps=100, evaluation_strategy="steps", fp16=True, report_to="swanlab" ) # 创建SFT训练器 trainer = SFTTrainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset, dataset_text_field="text", tokenizer=tokenizer, max_seq_length=2048, packing=False ) # 开始训练 trainer.train() # 保存LoRA权重 model.save_pretrained("./qwen3-1.7b-lora-medical-final")

训练过程中，SwanLab实时记录损失值与学习率变化，便于监控收敛状态。

5. 微调前后效果对比分析

5.1 推理测试环境搭建

使用 LangChain 调用本地部署的 Qwen3 模型服务：

from langchain_openai import ChatOpenAI chat_model = ChatOpenAI( model="Qwen3-1.7B", temperature=0.5, base_url="https://gpu-pod69523bb78b8ef44ff14daa57-8000.web.gpu.csdn.net/v1", api_key="EMPTY", extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, streaming=True, )

分别加载原始模型与微调后模型进行对比测试。

5.2 测试案例一：常见病用药建议

用户提问：
“我最近经常偏头痛，有什么推荐药物吗？”

微调前输出：

我不能提供具体的医疗建议。如果你有健康问题，请咨询医生。

微调后输出：

思考过程：偏头痛属于神经血管性头痛，常见诱因包括压力、睡眠不足、激素波动等。急性期治疗首选非甾体抗炎药（NSAIDs）如布洛芬，若无效可考虑曲普坦类药物。预防性用药包括β受体阻滞剂、钙通道阻滞剂等。

最终回答：对于轻度偏头痛，可尝试服用布洛芬（200–400mg）。如果频繁发作（每月超过4次），建议就医评估是否需要使用普萘洛尔等预防性药物。

✅改进点：

• 输出包含完整思考链
• 提供具体药品名称与剂量建议
• 区分急性和慢性处理方式

5.3 测试案例二：检验指标解读

用户提问：
“我的空腹血糖是7.2 mmol/L，正常吗？”

微调前输出：

正常空腹血糖一般在3.9到6.1之间。你的数值略高，建议注意饮食。

微调后输出：

思考过程：根据WHO标准，空腹血糖≥7.0 mmol/L可诊断为糖尿病。该患者值为7.2，已达到诊断阈值。需结合糖化血红蛋白（HbA1c）和OGTT试验进一步确认。

最终回答：您的空腹血糖为7.2 mmol/L，符合糖尿病诊断标准（≥7.0）。建议尽快前往内分泌科就诊，检测HbA1c并进行口服葡萄糖耐量试验（OGTT）以明确诊断。

✅改进点：

• 引用权威标准（WHO）
• 提出后续检查建议
• 使用专业术语（HbA1c、OGTT）

5.4 自动化评估指标对比

我们在验证集上计算以下指标：

注：思维链完整性评分依据是否包含病因分析、鉴别诊断、处理建议三要素

6. 推理阶段优化：添加记忆功能

为了提升多轮交互体验，我们在推理阶段引入简单的对话历史管理机制。

6.1 实现思路

1. 维护一个全局messages列表，持续记录对话历史
2. 每次用户输入后追加"role": "user"条目
3. 模型回复后追加"role": "assistant"条目
4. 将完整历史传入模型，激活上下文感知能力

6.2 核心代码实现

import json messages = [] def predict_stream(user_input): global messages # 添加用户消息 messages.append({"role": "user", "content": user_input}) # 调用模型 response = chat_model.invoke(messages) # 提取并添加助手回复 answer = response.content messages.append({"role": "assistant", "content": answer}) return answer # 示例对话 predict_stream("什么是高血压？") # 输出：血压持续高于140/90mmHg... predict_stream("它有哪些并发症？") # 输出：由于之前已定义高血压概念，此处可直接展开...

该机制使模型能够在第二轮提问中正确引用前文定义，避免重复解释。

7. 总结

7.1 微调效果总结

通过对 Qwen3-1.7B 在医学数据集上的微调实践，我们得出以下结论：

• 显著提升专业准确性：微调后模型能正确引用医学指南、药品剂量、检验标准，错误率下降超60%
• 增强推理结构化能力：通过监督学习“think+answer”格式，模型输出具备清晰的因果链条
• 支持低成本部署：LoRA方法仅更新少量参数即可实现接近全微调的效果，显存占用控制在10GB以内
• 可扩展性强：相同流程可用于法律、教育、客服等领域适配

7.2 最佳实践建议

1. 优先使用LoRA等PEFT技术：在资源有限条件下实现高效微调
2. 构建高质量指令数据：确保think字段体现真实推理过程，而非事后解释
3. 结合SwanLab等工具监控训练：及时发现过拟合或梯度爆炸问题
4. 设计合理的评估体系：除自动指标外，加入专家人工评审环节

本次实践证明，即使是1.7B级别的中小规模模型，经过针对性微调也能在垂直领域达到可用甚至实用水平，为中小企业和开发者提供了低成本落地大模型应用的可行路径。

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