Xunzi-Yayun-R1

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Xunzi-Yayun-R1

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简介

Xunzi-Yayun-R1 是一个基于GRPO强化学习的小样本唐诗生成推理模型。该模型致力于解决传统唐诗生成面临的两大核心挑战：一方面，避免对超大规模参数量模型的依赖，降低算力消耗；另一方面，克服“形神割裂”现象，使生成的诗歌既符合格律要求，又具备较高的艺术表现力。

Xunzi-Yayun-R1 通过“规则编码-知识蒸馏-动态强化-检索增强”的方法论体系，在仅有32B参数规模的情况下，成功实现了优于DeepSeek-R1-671B等超大模型的唐诗生成能力。

主要特点

• 低资源高效能：仅使用1K数据，32B参数规模，显著降低了推理能耗，使文化遗产数字化更加经济可行
• 格律准确性卓越：平仄、押韵、对仗、字数控制准确性显著，押韵准确率高达91.23%
• 艺术表现力优异：通过知识蒸馏和RAG技术，解决了“形神割裂”问题，生成诗歌意境深远
• 技术创新性强：首次将离散的诗歌格律规则转化为可微调的强化学习奖励信号
• 通用框架可迁移：构建的技术框架可推广应用于其他古籍文本生成领域

使用方法

模型加载

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "njauzwh/Xunzi-Yayun-R1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", trust_remote_code=True)

您也可以从Hugging Face加载模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "ricardozhy/Xunzi-Yayun-R1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", trust_remote_code=True)

推理示例

system_prompt = "Respond in the following format:<think>...</think><answer>...</answer>"


query = "请以'春风'为题创作一首五言绝句，押平水韵东韵"
messages = [
    {"role": "system", "content": system_prompt},
    {"role": "user", "content": query}
]
response = model.chat(tokenizer, messages)
print(response)

格律要求说明

Xunzi-Yayun-R1 支持以下格律要求的诗歌创作：

• 诗体：绝句、律诗
• 字数：五言、七言
• 平仄：遵循唐诗的平仄规则
• 押韵：支持平水韵，可指定韵部
• 题材/意象：可指定创作主题、题材和意象词汇

技术细节

Xunzi-Yayun-R1 基于以下技术创新：

1. GRPO强化学习：使用Group Relative Policy Optimization对模型进行训练，将离散的诗歌格律转化为可微调奖励信号

2. 知识定向蒸馏：通过DeepSeek-R1-671B对数据进行蒸馏，使用冷启动策略初始化参数

3. RAG检索增强：集成《平水韵》库驱动的实时检索机制，动态优化诗歌韵律

4. 规则编码机制：建立规则连续化编码机制，将诗歌格律规则编码为模型可优化的形式

评估结果

详细评测

下表展示了QPM-1K-32B-R1与其他模型在唐诗生成任务上的详细对比评测结果：

应用场景

• 古典诗词创作辅助
• 数字人文研究
• 文化遗产数字化
• 教育领域的古典文学教学
• 文化创意产业内容生成

许可证

本项目采用 Apache License 2.0 许可证。

致谢

感谢所有为本项目做出贡献的研究人员和开发者。

联系方式

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