GLM-5.3 is live. Run Z.ai's latest model on Friendli Model APIs. Try it today ➜
wchyin
Available on FriendliAI
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Model Details
Model Provider
wchyin
Model Tree
Qwen/Qwen3-0.6B
Input Modalities
Output Modalities
Supported Functionality
模型自行判断题型：
jsonc
// 选择题{"question": "题干", "options": {"A": "...", "B": "...", "C": "...", "D": "..."}, "answer": "B"}// 判断题{"question": "题干", "answer": "对"} // answer ∈ {"对", "错"}question 字段自动剔除：题号（3./三十九、/第5题）、题型前缀（判断：）、句尾空括号占位（（ ））、
小节标题及答案/解析行；句中有内容的括号保留。
python
import torchfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerfrom peft import PeftModel ADAPTER = "wchyin/qwen3-0.6b-exam2json-lora" tok = AutoTokenizer.from_pretrained(ADAPTER)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-0.6B", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER).merge_and_unload().eval() # system prompt 随适配器分发（system_prompt.txt），必须与训练一致from huggingface_hub import hf_hub_downloadSYSTEM_PROMPT = open(hf_hub_download(ADAPTER, "system_prompt.txt"), encoding="utf-8").read().strip() text = "二、判断题\n3. 路由器通常工作在网络层。（ ）\n正确答案：对"messages = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}, {"role": "user", "content": text}]inputs = tok.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, enable_thinking=False, # enable_thinking=False 必须！ return_tensors="pt", return_dict=True,).to(model.device) out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=320, do_sample=False)print(tok.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))# {"question": "路由器通常工作在网络层。", "answer": "对"}两个使用要点：
enable_thinking=False 必须传——适配器按无思考块的格式训练，不传会导致模型先输出
<think> 段落再给 JSON。system_prompt.txt——LoRA 是在该前缀下训练的条件分布，
换写法会造成输出偏移。GitHub 仓库里还提供生产级推理管线（lm-format-enforcer 约束解码兜底 + 确定性规范化 + 复制保真校验）， 推荐实际应用时使用。
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 基座 | Qwen/Qwen3-0.6B（冻结） |
| 方法 | LoRA（r=16, α=32, dropout=0.05，注入 q/k/v/o/gate/up/down），trl SFTTrainer |
| 可训练参数 | ~10M（约 1.7%） |
| 数据 | 2,108 条模板合成中文试题（选择 930 / 判断 1,178），含噪声增强 |
| 超参 | lr 2e-4 cosine + warmup 100 步，有效 batch 16，3 epoch / 357 步，bf16，梯度检查点 |
| 硬件 | 单卡 RTX 4060 Laptop 8GB |
| 训练曲线 | train loss 3.41→0.12；eval loss 0.589→0.150（单调下降） |
80 条独立合成测试集（选择/判断各 40），贪心解码：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| JSON 可解析 / 结构正确 / answer 正确 | 100% |
| question 完全一致 | 98.8% |
| 选项完全一致 | 95.0% |
| 整条完全一致 | 96.2%（选择 95.0% / 判断 97.5%） |
剩余失败均为小模型"抄写走神"（选项抄重/错位、题干复读），可被 GitHub 仓库中的复制保真校验自动检出。
answer 照抄原文标注的参考答案，模型不做答题。import torchfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerfrom peft import PeftModel ADAPTER = "wchyin/qwen3-0.6b-exam2json-lora" tok = AutoTokenizer.from_pretrained(ADAPTER)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-0.6B", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER).merge_and_unload().eval() # system prompt 随适配器分发（system_prompt.txt），必须与训练一致from huggingface_hub import hf_hub_downloadSYSTEM_PROMPT = open(hf_hub_download(ADAPTER, "system_prompt.txt"), encoding="utf-8").read().strip() text = "二、判断题\n3. 路由器通常工作在网络层。（ ）\n正确答案：对"messages = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}, {"role": "user", "content": text}]inputs = tok.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, enable_thinking=False, # enable_thinking=False 必须！ return_tensors="pt", return_dict=True,).to(model.device) out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=320, do_sample=False)print(tok.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))# {"question": "路由器通常工作在网络层。", "answer": "对"}// 选择题{"question": "题干", "options": {"A": "...", "B": "...", "C": "...", "D": "..."}, "answer": "B"}// 判断题{"question": "题干", "answer": "对"} // answer ∈ {"对", "错"}