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• trl
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• nvidia/OpenCodeReasoning language:
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• Qwen/Qwen3-0.6B pipeline_tag: text-generation library_name: transformers

Qwen3-0.6B代码专家模型

本项目对Qwen3-0.6B语言模型进行全参数微调，显著提升其代码推理与生成能力。训练过程专一采用nvidia/OpenCodeReasoning数据集，并使用bfloat16（bf16）数据类型进行优化。

训练流程

1. 数据准备

   • 采用nvidia/OpenCodeReasoning数据集
   • 每个样本包含代码片段与对应的思维链（CoT）式分步推理说明

2. 模型加载配置

   • 通过unsloth库加载Qwen3-0.6B基础模型权重（bf16精度）
   • 采用全参数微调（full_finetuning=True）优化所有网络层以适应代码推理任务

3. 监督式微调

   • 使用Hugging Face TRL库的监督微调（SFT）方法
   • 训练模型同步生成正确代码解决方案及关联推理链条

目标与成果

• 通过bf16精度的专项单数据集训练，显著提升模型理解、推理和生成代码的能力
• 输出包含中间推理步骤与最终代码方案，实现透明可解释的代码生成过程

许可协议

本项目采用Apache 2.0许可证，详见LICENSE文件。

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