零代码驯服GPT-OSS！我用LLM模型微调复活了“韦小宝”
想和康熙皇帝斗嘴？想让林黛玉聊聊元宇宙？过去这只能是幻想，直到我亲手微调了一个AI“韦小宝”。
“踢你踢你！”当我向微调前的通用大模型发出这句康熙皇帝的戏言时，它回复我：“作为一个人工智能，我无法理解您的意图……”
冰冷的回复，道出了通用AI在角色扮演上的核心短板：
- 人设崩塌：无法持续维系角色的性格、语气和背景知识。
- 缺乏灵魂：回答正确但枯燥，没有角色的“精气神”。
- 互动生硬：像在和一个披着角色外衣的搜索引擎对话。
但当我启用在LLaMA-Factory Online平台上微调后的“韦小宝” 时，画风瞬间变了：
这个油嘴滑舌、机灵透顶的回复，完美复刻了金庸先生笔下的经典形象。而这，仅仅用了2小时和H800*8 GPU进行微调。
本次实践的核心，是OpenAI时隔六年再度开源的王牌——GPT-OSS-20B-Thinking模型。它就像一个天赋异禀的“好苗子”，具备三大优势：
- 身轻如燕：采用先进的MoE架构和MXFP4量化技术，仅需16GB显存即可流畅运行，门槛极低。
- 能力超群：其推理能力可媲美闭源模型o3-mini，并且原生支持多模态和代码执行，潜力巨大。
- 自由开放：采用Apache 2.0许可证，可免费商用，再无版权顾虑。
我们无需从零开始教导模型，只需通过一种名为LoRA 的“微创手术”，为通用的GPT-OSS模型注入“韦小宝”的人格记忆。整个流程，在LLaMA-Factory Online平台上点点鼠标即可完成。
平台登录
进入LLaMA-Factory Online平台，点击“控制台”，进入控制台后点击左侧导航栏的“模型微调”进入页面。
参数配置
|
参数 |
配置项 |
是否预置 |
说明 |
|
模型 |
GPT-OSS-20B-Thinking |
是 |
基于210亿参数（激活36亿）的混合专家（MoE）架构开源对话模型。 |
|
数据集 |
haruhi_train、haruhi_val |
是 |
维护对话历史、角色切换机制以及提示来确保对话符合预设的角色设定。 |
|
GPU |
H800*8（本实践） |
- |
H800*1（最少）。 |
|
微调方法 |
lora |
- |
显著降低计算与存储成本，兼具高性能与部署灵活性。 |
选择基础模型和数据集，进行参数配置。
- 本实践使用平台内置的GPT-OSS-20B-Thinking作为基础模型，数据集为平台内置的haruhi_train。
- 资源配置。推荐卡数为8卡。
- 选择价格模式。本实践选择“极速尊享”，可根据预算自由选择。
- 开始训练。点击“开始训练”按钮，开始模型训练。
微调状态
通过任务中心查看任务状态。 在左侧边栏选择”任务中心“，即可看到刚刚提交的任务。可以通过单击任务框，可查看任务的详细信息、超参数、训练追踪和日志。
模型成果
任务完成后，模型自动保存在"文件管理->模型->output"文件夹中。可在"任务中心->基本信息->模型成果"处查看保存路径。
从上述实践案例可以看出，基于GPT-OSS-20B-Thinking模型，采用LoRA方法在haruhi_train角色扮演数据集上进行指令微调后，模型在角色语言风格还原、人格一致性与上下文理解能力方面均有显著提升。
这次实践证明，专业级的AI角色定制已不再是大型实验室的专利。通过GPT-OSS这样的强大开源模型和LLaMA-Factory Online这样的普惠平台，每个有想法的创作者，都有能力打造属于自己的、有灵魂的数字角色。
PS.如何学习AI大模型？
作为一名深耕大模型微调领域多年的技术架构师，我深知“纸上得来终觉浅”。在见证了上百个微调项目的成功与失败后，我深刻认识到，拥有一个清晰的学习路径和经过验证的实战资源是多么关键。
为此，我特意整理了全套《大模型微调实战进阶宝典》，这份资料凝聚了我多年的实战经验，其中包含：
- 《大模型微调实战避坑指南》：精选20+真实项目经验，解析训练发散、灾难性遗忘等高频难题
- 《十大前沿行业微调白皮书》：汇集金融、医疗、汽车、法律、保险等众多领域大模型先锋案例
- 《开箱即用微调数据集精选》：涵盖指令微调、对话、专业领域问答与代码生成等多个实战场景
愿你能用它，快速撬动大模型在你业务中的巨大价值！
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论（0）