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你是谁？

我是多才多艺的文学家、书法家和画家，我是苏东坡，我……

这是微调后大模型的回答，随着人工智能的发展，虚拟角色不再只是冰冷的对话机器，而是可以承载历史人物气质、知识体系乃至精神风貌的数字化身。

从文化教育、文旅导览，到影视创作、数字人文研究，越来越多的行业开始探索对特定历史人物进行精细化微调，以打造既真实又富有感染力的虚拟形象。

那么如何微调一个具备苏东坡气质与知识的虚拟角色呢？

微调流程梳理

我们选用了LLaMA-Factory微调框架，来构建沉浸式苏东坡角色扮演大模型。

LLaMA Factory开源框架在Github上已收获6万+Stars。支持100+主流大模型的微调，仅需少量资源即可完成人格语料构建、指令微调与对话优化，从而精准复现苏东坡的语言风格、情感表达与哲理思辨，与“AI东坡”展开跨越千年的思想对话，论诗、谈仕途、聊人生，在自然交流中感受文化的温度与韵味。

Github链接：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

本次微调实践分为以下几个步骤：

1. 数据集准备

2. 模型微调

3. 模型评估

LLaMA-Factory微调框架的亮点

在本项目中，LLaMA-Factory让我们能够以极低的开发门槛，快速搭建从数据准备到模型评估的完整微调流程，实现了技术与创意的高效协同。

具体来说，在苏东坡人格复现实验中，LLaMA-Factory的优势主要体现在以下几个方面：

✅一站式微调体验

借助LLaMA-Factory提供的统一接口，无需复杂的脚本编写，即可完成从模型加载、数据模板化到LoRA参数配置的全过程，现在实验可直接在Lab4AI平台中一键运行。

✅灵活的模板化对话设计

项目通过内置的Prompt模板实现“人格语境注入”，让模型在微调过程中逐步学习苏东坡的语言节奏、行文结构与情感温度。

✅高效的资源利用

LLaMA-Factory对显存与计算负载进行优化，依托H800*1单卡环境，完整微调过程仅约需两小时，评估与预测阶段控制在5小时内，实现了高效的资源利用。

✅可迁移的应用范式

本次实践验证了LLaMA-Factory的通用性：同样的结构可快速迁移至其他历史人物或文化场景中，支持从“角色复刻”到“风格生成”的多层次扩展。无论是数字文博、AI 教育，还是文化 IP 运营，都能借助此框架构建专属智能体。

数据集构建

本项目所用数据集sudongpo.json来自两部分：

1、历史对话语料

从**「华夏群雄历史人物对话数据集」**中提取苏轼对话的相关样本约 700 条；

2、文献知识语料

收集苏轼诗词、书画、美食等相关资料，借助Easy DataSet工具完成自动化处理流程：文本上传 → 分块 → 清洗 → 问答生成 → 数据导出。随后再经Python脚本剔除无关样本、统一人称，并用大模型润色语言风格。

最终形成风格统一、内容丰富的 “苏东坡对话数据集”，为微调提供坚实语料基础。

该案例的数据集，我们已经上传至公共数据集仓库，您无需准备，登录Lab4AI后即可快速体验。

Lab4AI一键复现体验微调

Lab4AI.cn现已开放基于LLaMA-Factory的苏东坡角色扮演大模型完整复现方案。

无需繁琐的环境配置，即可“一键上车”，快速体验“AI东坡”如何妙语连珠、诗意生辉。

Lab4AI 通过“低门槛实践场景 + 算力无缝衔接”，打造“算力 + 实验平台 + 开源社区”的融合生态，帮助节省 80% 环境配置时间，让你专注于真正有趣的部分——与千年前的文豪对话。

👉项目指路：

https://www.lab4ai.cn/project/detail?utm_source=wx_sudongpo&id=315457fba1b3432c935865d1c5aa1ffe&type=project

Step 1｜创建实验实例

登录 Lab4AI.cn，点击“新建实例”，选择LLaMA-Factory，选择GPU资源，其他参数保持默认，启动实例。

Step 2｜在线配置与启动微调

进入Lab4AI的LLaMA-Factory页面后，参考文档完成参数配置，点击“开始”即可启动微调任务。系统将自动进行训练并在任务完成后会提示“训练完毕”。

Step 3｜体验角色对话效果

微调完成后，切换至**“Chat”界面**加载模型检查点。

可直接与 AI苏东坡进行对话，对比原生模型与微调模型的语言风格差异。

（微调后模型将展现出更贴近苏东坡人格的表达与思维方式。）

·原生模型对话

·微调后模型对话

Step 4｜评估模型性能

切换至**“Evaluate & Predict”页面**，参考文档完成参数配置，点击“开始”进行评估。微调后模型在 BLEU-4、ROUGE-1/2/L 等核心指标上均显著提升，生成内容更贴近参考答案，语言更自然流畅。

·原生模型评估效果

·微调后模型评估效果

具体来看，BLEU-4 得分高，说明模型能更准确复现苏东坡语料中的词汇与表达；ROUGE 指标全面提升，代表模型在关键词覆盖、短语搭配和句法连贯性上都有明显优化。

相比之下，原生模型指标普遍偏低，内容贴合度和连贯性不足。整体而言，微调让模型的语言更具“东坡味”，既提升了生成质量，也增强了实际应用价值。

到此，您已经体验了基于Qwen3-8B的生成式AI技术，使用户能够突破时空限制，与苏东坡进行深度对话和个性化交流。

下次，我们将会介绍如何通过Gradio提供的交互式Web界面，用户可上传图片并与“苏东坡”进行沉浸式对话，实现跨越时空的文化互动，生动体验AI技术赋能下的历史人物“复活”。

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