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如何实现gpt-oss-20b模型的多语言推理能力微调？

2025-08-19

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多语言微调分步指南

实现多语言推理需要以下步骤：

数据准备：加载HuggingFace多语言数据集（load_dataset('HuggingFaceH4/Multilingual-Thinking')），该数据集包含英/西/法等语言样本
LoRA配置：设置LoraConfig(r=8, lora_alpha=32)指定适配器参数，重点调整q_proj和v_proj投影层
模型加载：使用PeftModel包装原始模型，保持95%参数冻结，仅微调适配层
训练控制：通过TRL库设置max_seq_length=2048和batch_size=4，使用梯度检查点节省显存
语言指定：推理时在system prompt中添加'Reasoning language: Spanish'等指令

完整示例可参考仓库中的finetune.ipynb，整个过程在单块24GB GPU上约需6小时。