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base_model:
- deepseek-ai/deepseek-r1-14b
language:
- zh
- en
library_name: transformers
tags:
- incremental-pretraining
- sft
- reinforcement-learning
- roleplay
- cot
license: apache-2.0
---
# Tifa-DeepseekV2-7b-MGRPO

- **HF Model**: 暂无
- **GGUF**: 暂无
- **Demo APK**: [点击下载](http://app.visionsic.com/download/projectchat.apk)
- **简单的前端**：[Github链接](https://github.com/Value99/Tifa-Deepsex-OllamaWebUI)

本模型基于Qwen2.5 7b进行深度优化，具有100万字上下文能力，借助Tifa_220B生成的数据集与创新型的MGRPO算法，提供卓越的角色扮演体验。本模型未特殊优化违规内容生成，仅在较少拒绝上努力。

## MGRPO与层传播：
- **算法改变**：原始GRPO仅通过ORM策略进行偏好学习，但无法评判文学内容生成质量，本次训练使用**上海交通大学**博士**魏XX**、**洪XX**的启发，使用逻辑学算法，解决文学ORM策略设计难点，并且二次返回修改提示词进行错误总结。每次调整均经历2次完整传播过程，为GRPO+GRPO，所以暂时命名为MGRPO。
- **构架改变**：尝试改变Transformers传播方式，在层内循环处理进行训练，受到Universal Transformers与最新潜空间启发，在训练中让部分层循环激活，为了避免梯度爆炸使用梯度裁切技术，测试发现模型性能得到提升，更多工作还在测试中。


## 训练日志

![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/650762d0eac45ee2e420a38b/CYuLKtFLRSAQFb66SDRg-.png)


## 注意
⚠ **需要严格遵循官方示例模板**：
**返回的上下文需要去除思考标签与内容。否则将无法正确回复！**
目前前端支持率非常低，建议手动修改前端代码。代码参考如下：
```
msg.role === 'assistant' ? {
...msg,
content: msg.content.replace(/<think>[\s\S]*?<\/think>/gi, '')
}
```
**官方模板参考**
```
{% if not add_generation_prompt is defined %}{% set add_generation_prompt = false %}{% endif %}{% set ns = namespace(is_first=false, is_tool=false, is_output_first=true, system_prompt='') %}{%- for message in messages %}{%- if message['role'] == 'system' %}{% set ns.system_prompt = message['content'] %}{%- endif %}{%- endfor %}{{bos_token}}{{ns.system_prompt}}{%- for message in messages %}{%- if message['role'] == 'user' %}{%- set ns.is_tool = false -%}{{'<｜User｜>' + message['content']}}{%- endif %}{%- if message['role'] == 'assistant' and message['content'] is none %}{%- set ns.is_tool = false -%}{%- for tool in message['tool_calls']%}{%- if not ns.is_first %}{{'<｜Assistant｜><｜tool▁calls▁begin｜><｜tool▁call▁begin｜>' + tool['type'] + '<｜tool▁sep｜>' + tool['function']['name'] + '\\n' + '```json' + '\\n' + tool['function']['arguments'] + '\\n' + '```' + '<｜tool▁call▁end｜>'}}{%- set ns.is_first = true -%}{%- else %}{{'\\n' + '<｜tool▁call▁begin｜>' + tool['type'] + '<｜tool▁sep｜>' + tool['function']['name'] + '\\n' + '```json' + '\\n' + tool['function']['arguments'] + '\\n' + '```' + '<｜tool▁call▁end｜>'}}{{'<｜tool▁calls▁end｜><｜end▁of▁sentence｜>'}}{%- endif %}{%- endfor %}{%- endif %}{%- if message['role'] == 'assistant' and message['content'] is not none %}{%- if ns.is_tool %}{{'<｜tool▁outputs▁end｜>' + message['content'] + '<｜end▁of▁sentence｜>'}}{%- set ns.is_tool = false -%}{%- else %}{% set content = message['content'] %}{% if '</think>' in content %}{% set content = content.split('</think>')[-1] %}{% endif %}{{'<｜Assistant｜>' + content + '<｜end▁of▁sentence｜>'}}{%- endif %}{%- endif %}{%- if message['role'] == 'tool' %}{%- set ns.is_tool = true -%}{%- if ns.is_output_first %}{{'<｜tool▁outputs▁begin｜><｜tool▁output▁begin｜>' + message['content'] + '<｜tool▁output▁end｜>'}}{%- set ns.is_output_first = false %}{%- else %}{{'\\n<｜tool▁output▁begin｜>' + message['content'] + '<｜tool▁output▁end｜>'}}{%- endif %}{%- endif %}{%- endfor -%}{% if ns.is_tool %}{{'<｜tool▁outputs▁end｜>'}}{% endif %}{% if add_generation_prompt and not ns.is_tool %}{{'<｜Assistant｜>'}}{% endif %}
```
**官方说明**

![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/650762d0eac45ee2e420a38b/0CwMdbDffZQJz_-WZrhwH.png)

[直达超链接](https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/reasoning_model)

## 实现
🔥 **经过训练后**：
1. **具备思维链**：逻辑能力，关联能力提升
2. **自发思考**：思维链在训练中自发生成，提供最优解决思路
3. **特定词汇增加**：进行“具有深度”的角色扮演对话时，显著增加了相关词汇量，解决原始权重预训练数据不足问题
4. **更少拒绝**：减少了拒绝现象，但因为是企业训练，安全性还是稍作保留
5. **文学性能提升**：强化学习中更多的提升了文学性，使其输出更具有小说感觉

## 模型亮点
🔥 **四阶段进化架构**：
1. **增量预训练**：注入0.1T Token 小说，增强文本连贯性，理解更多场景
2. **Tifa-COT-SFT冷启动**：使模型学会思考策略，提升逻辑性能与上下文关联
3. **MGROP**：改进GRPO算法，解决GRPO无法奖励角色扮演数据问题，引入多次奖励，提升模型效果
4. **防重复DPO**：使用DPO防止模型复读、增强政治安全性。

💡 **工程创新**：
- 改进GRPO算法，使其可以用来训练文学类内容
- 改进反馈策略，前置向量确认法提高模型训练性能
- 改进训练时Transformers传播路径，激发模型深层次潜能

## 模型详情
| 属性 | 规格 |
|-------|------|
| 基础架构 | Qwen2.5-7B |
| 最大上下文 | 1024k |
| 训练数据 | 0.1T小说 + 10万条SFT + MGRPO强化学习 |
| 训练设备 | 2x8×H100 GPU集群 |
| 量化支持 | GGUF（全系列量化计划中） |

## 使用场景
✅ **推荐场景**：
- 角色扮演对话
- 需要发散性思维的创意写作
- 复杂逻辑的思维链（CoT）推理
- 基于上下文的深度角色交互

❌ **局限场景**：
- 数学计算与代码生成
- 短文本即时问答
- 需要严格事实性的场景

## 注意事项
⚠️ 本模型使用数据包含小说版权内容及Tifa模型衍生数据，请遵守：
1. 遵守apache-2.0
2. 角色扮演数据需遵循[Tifa使用协议](https://leftnorth.com/terms.html)
3. 生成内容需符合当地法律法规


## 💡 使用建议
**最佳实践**：
```python
# 启用角色扮演模式
prompt = """<system>进入Tifa角色引擎...</system>
<user>你现在是流浪武士楚夜，正站在长安城屋顶上</user>
<think>
需要体现人物孤傲的气质
加入武侠特有的环境描写
保持对话的冷峻风格
</think>
<楚夜>"""
```

**参数推荐**：
```python
generation_config = {
    "temperature": 0.4,
    "top_p": 0.6,
    "repetition_penalty": 1.17,
    "max_new_tokens": 1536,
    "do_sample": True
}
```

## 致谢
- Qwen系列模型提供的强大基座
- Deepseek团队提供的研究思路
- LeftNorth团队提供的技术支持
- Tifa角色扮演模型的创新架构
- HuggingFace社区的量化工具支持

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license: apache-2.0
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