许可证：Apache-2.0
语言：英语
库名称：transformers
流水线标签：文本生成
标签：

• unsloth
• gemma-3
• 微调
• SEO
• 营销自动化
• 推理
• 强化学习
• 本体论
• 知识图谱
• GRPO
• seovoc
• schema.org
• wordlift
• 4bit
• 概念验证
  基础模型：unsloth/gemma-3-4b-it-bnb-4bit
  数据集：
• cyberandy/seo-grpo-reasoning-dataset-1000

   SEOcrate 01      由   

SEOcrate-4B_grpo_new_01：概念验证

通过本体论引导的强化学习增强Gemma 3的SEO推理能力

SEOcrate的拼写类似于“Sòcrate”（希腊哲学家），将SEO专业知识与深度推理相结合。

模型描述：

此仓库包含SEOcrate-4B_grpo_new_01，这是一个开源概念验证（PoC），展示了增强大型语言模型（LLM）在特定领域推理能力的新方法。该模型是基于unsloth/gemma-3-4b-it-bnb-4bit（google/gemma-3-4b-it的4位量化版本）微调而来。

此处的核心创新是使用由领域特定本体论（SEOntology/seovoc）引导的强化学习（特别是GRPO），以教授模型在搜索引擎优化（SEO）任务中像专家一样的推理路径。

• 您可以在我们的博客文章中了解更多关于本体论驱动方法及项目背景的信息：训练下一代SEO代理的本体论驱动方法。

项目目标：

此PoC的主要目标是验证假设，即结合强化学习（RL）与领域本体论（seovoc，扩展自schema.org）的结构化知识，可以显著提升LLM在该领域内执行复杂推理任务的能力，相较于标准的微调方法。我们旨在创建一个能够理解SEO提示、应用相关本体论概念，并生成结构化、逐步解释以及简洁答案的模型。

模型能力（在PoC中展示）：

• 结构化输出： 以特定的类XML格式生成清晰响应：

  <reasoning>
  [逐步解释，可能引用SEO概念/本体论术语]
  </reasoning>
  <answer>
  [对提示的简洁回答]
  </answer>
  

• SEO任务专注： 训练涵盖各种SEO任务的提示（参见数据集部分）。
• 本体论引导推理： 微调过程明确奖励模型生成与schema.org和**SEOntology（seovoc)**定义的概念和关系一致的推理步骤。

方法论：本体论引导的强化学习

这一新颖的方法论首次在知识图谱会议（KGC）上提出，利用领域特定本体论的结构化知识引导强化学习。与主要教授模仿的标准监督微调（SFT）不同，我们使用强化学习（RL）明确教授模型如何在SEO领域内有效推理。

• 基础模型： unsloth/gemma-3-4b-it-bnb-4bit（提供基础语言能力）。
• 结构化知识： SEOntology（seovoc），一个定义关键SEO实体、属性和关系的本体论（https://w3id.org/seovoc/），作为结构化知识库。
• 学习方法： 通过trl库使用组相对策略优化（GRPO），并通过Unsloth加速。选择GRPO以基于奖励信号直接优化策略（模型的生成策略）。
• 本体论引导的奖励信号： 这是方法论的核心。设计了一个自定义奖励函数，利用LLM作为评判（Gemini 1.5 Pro）。该评判根据多个标准评估模型生成的<reasoning>和<answer>，关键包括与SEO最佳实践的契合度以及明确使用/暗示seovoc本体论的相关概念。模型因生成与本体论中结构化知识一致的逻辑步骤而获得奖励。

微调细节

• 数据集： 一个自定义合成数据集（cyberandy/seo-grpo-reasoning-dataset-1000，包含约960个清理后的示例）。该数据集通过Gemini 1.5 Pro程序化生成，基于详细的任务模板，这些模板明确引用并整合了SEOntology（seovoc）的概念。生成过程为各种SEO任务创建了输入数据对、逐步推理（<reasoning>...</reasoning>）和简洁答案（<answer>...</answer>）（元描述优化、内部链接建议、查询趋势分析、Schema.org建议、NER、标题优化、意图分类、Robots.txt规则、规范化、E-E-A-T评估、GMB优化、产品模式增强、基于QA的内容修订）。这些生成的示例随后由LLM作为评判（同样使用Gemini 1.5 Pro）进行评估，根据准确性、相关性、格式正确性以及推理和答案与作为评判上下文的seovoc本体论概念的契合度分配奖励分数（0.0到1.0之间）。这些评分数据随后格式化为{'prompt': '...', 'reward': float}对，用于GRPO训练。您可以在我们的博客文章中了解更多关于数据集生成和评估方法的信息（链接至KGC材料）：训练下一代SEO代理的本体论驱动方法。
• 训练步骤： 500步。
• 关键超参数：
  • 学习率：5e-6（余弦衰减）
  • 批量大小（有效）：8（per_device_train_batch_size=8，gradient_accumulation_steps=1）
  • 优化器：adamw_8bit
  • 序列长度：2048
  • 奖励函数：自定义Python函数评估格式、关键词使用（包括seovoc术语影响）、长度等，由Gemini 1.5 Pro根据与SEO/本体论原则的契合度评判，使用tanh缩放。
• 硬件： NVIDIA A100 40GB

使用方法

此模型期望以聊天格式的提示，包括定义任务和预期输出结构的关键系统提示。

# 确保安装了必要的库：
# pip install torch transformers accelerate bitsandbytes sentencepiece

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig, TextStreamer
import torch

# 使用此仓库的Hub ID
model_id = "cyberandy/SEOcrate-4B_grpo_new_01"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# 对于4位模型，通常使用float16。
# 如果您的GPU支持bfloat16（例如Ampere系列或更新），也可以使用。
model_dtype = torch.float16

print(f"在设备'{device}'上加载模型和分词器，数据类型为'{model_dtype}'...")

# 加载分词器
# 使用model_id的分词器是合并/微调模型的标准做法。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# 配置分词器填充（对Gemma模型至关重要）
if tokenizer.pad_token_id is None:
    print("分词器`pad_token_id`为None。设置为`eos_token_id`。")
    tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id
if tokenizer.pad_token is None: # 如果pad_token字符串为None，也设置
    print("分词器`pad_token`为None。设置为`eos_token`。")
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
# 生成时使用左填充
tokenizer.padding_side = 'left'
print(f"分词器配置：pad_token_id={tokenizer.pad_token_id}, padding_side='{tokenizer.padding_side}'")
print(f"特殊标记：BOS='{tokenizer.bos_token}' (ID: {tokenizer.bos_token_id}), EOS='{tokenizer.eos_token}' (ID: {tokenizer.eos_token_id}), PAD='{tokenizer.pad_token}' (ID: {tokenizer.pad_token_id})")


# 加载模型
# device_map="auto"会将模型放在可用的GPU上，否则放在CPU上。
# 对于支持的硬件，可以尝试：
# attn_implementation="flash_attention_2"
# 但如果FA2不可用/未安装，"eager"是一个安全的默认值。
try:
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_id,
        torch_dtype=model_dtype,
        device_map="auto",
        attn_implementation="eager", # 安全默认值，如果支持可以改为"flash_attention_2"
    )
    model.eval() # 将模型设置为评估模式
    print(f"模型成功加载到设备：{model.device}")
except Exception as e:
    print(f"加载模型时出错：{e}")
    print("确保您有足够的VRAM/RAM和必要的库（如bitsandbytes用于4位）。")
    model = None # 如果模型加载失败，阻止进一步执行

if model:
    # 系统提示：指导模型输出格式和角色的关键
    system_prompt = """
作为熟悉seovoc本体论（https://w3id.org/seovoc/，扩展自schema.org）的SEO专家分析师，根据提供的输入执行指定的SEO任务。
以指定的XML格式输出分析和建议：
<reasoning>
逐步解释您的推理。在相关时使用seovoc/schema.org概念来证明您的步骤。
</reasoning>
<answer>
仅提供最终简洁的答案，以请求的格式。
</answer>
"""

    # 示例用户提示
    user_prompt = "为一个列出本地企业营业时间、地址和电话号码的网页建议适当的schema.org类型。"

    # 使用聊天模板格式化消息
    messages = [
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {"role": "user",   "content": user_prompt},
    ]

    # 应用聊天模板并分词
    # 确保add_generation_prompt=True，适用于像Gemma这样的指令模型
    inputs = tokenizer.apply_chat_template(
        messages,
        add_generation_prompt=True, # 对Gemma指令模型很重要
        tokenize=True,
        return_tensors="pt"
    ).to(model.device) # 确保输入与模型在同一设备上

    # 生成配置
    # 对于确定性输出（贪婪解码），设置do_sample=False。
    # 当do_sample=False时，temperature和top_p被忽略。
    gen_config = GenerationConfig(
        max_new_tokens=512,
        do_sample=False,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        # 确保正确设置eos_token_id。
        # Gemma的主要EOS是1（<eos>）。指令模型可能也使用106（<end_of_turn>）。
        # 如果tokenizer.eos_token_id可用，则使用它，否则默认为1，这是一种稳健的方法。
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer.eos_token_id is not None else 1,
        # 可选：如果需要，也可以显式设置bos_token_id，尽管通常由模板处理。
        # bos_token_id=tokenizer.bos_token_id if tokenizer.bos_token_id is not None else 2,
    )
    # 如果想启用采样以获得更多创意/多样化的输出：
    # gen_config = GenerationConfig(
    #     max_new_tokens=512,
    #     do_sample=True,
    #     temperature=0.6, # 调整以获得更多/更少的随机性
    #     top_p=0.9,       # 核心采样
    #     pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    #     eos_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer.eos_token_id is not None else 1,
    # )

    # 使用流式生成器逐步输出
    text_streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
    print(f"\n--- SEOcrate 01对提示'{user_prompt}'的输出 ---")
    with torch.no_grad(): # 禁用梯度计算以进行推理
        _ = model.generate(input_ids=inputs, generation_config=gen_config, streamer=text_streamer)
    print("\n--- 输出结束 ---")
else:
    print("由于模型加载失败，跳过生成。")

在线试用SEOcrate 01！ <<< 准备测试？

想无需任何设置测试模型吗？我们准备了一个易于使用的Google Colab笔记本：

点击上方徽章打开笔记本，您可以输入自己的SEO提示并查看SEOcrate 01的实际表现。

示例推理

以下是SEOcrate对不同SEO相关提示的响应示例，展示其推理过程和结构化输出。

提示1：内部链接建议

用户提示：我有一篇新博客文章标题为“终极页面SEO指南”。我还有现有文章标题为“初学者关键词研究”、“编写SEO友好内容”和“理解技术SEO审计”。从这些现有文章中为我的新“页面SEO”指南建议两个相关的内部链接。

SEOcrate输出：

<reasoning>
这里的目的是战略性地链接到现有内容，以改善用户体验、提升参与度并向搜索引擎发出相关性信号。我们需要选择对“终极页面SEO指南”文章有益的链接。

“初学者关键词研究”：这篇文章可能包含关于如何识别相关关键词的基础信息。从“页面SEO”指南链接到这篇文章是有意义的，因为页面SEO严重依赖关键词研究来定位正确的术语。这是一个直接且有价值的连接。
“编写SEO友好内容”：这篇文章可能涵盖在内容中自然融入关键词、优化标题和使用其他元素以提高可读性和搜索引擎可见性的最佳实践。从“页面SEO”指南链接到这篇文章强化了内容本身对页面SEO的重要性。
我优先考虑展示为什么页面SEO重要以及现有文章如何有助于实现页面SEO成功的链接。这符合提供有价值、有帮助的内容以解决用户意图的原则。
</reasoning>
<answer>
以下是“终极页面SEO指南”中应包含的两个相关内部链接：

链接到：“初学者关键词研究” 使用文本：“为确保您为页面SEO工作定位正确的关键词，请从扎实的关键词研究策略开始。通过我们的指南学习如何找到相关术语：[链接到“初学者关键词研究”]”
链接到：“编写SEO友好内容” 使用文本：“页面SEO不仅仅是关于关键词——它关乎创建既吸引人又针对搜索引擎优化的内容。通过我们的指南发现如何编写表现优异的内容：[链接到“编写SEO友好内容”]”
</answer>

提示2：E-E-A-T评估

用户提示：一个新博客发布关于加密货币投资的文章。他们可以采取哪三个关键行动来提升Google的E-E-A-T信号？

SEOcrate输出：

<reasoning>
好的，让我们分解一个新加密货币投资博客如何提升其在Google中的E-E-A-T（经验、专业知识、权威性、可信度）信号。E-E-A-T对在Google中排名越来越重要，特别是对于像加密货币这样存在大量错误信息和骗局的主题。以下是逐步方法：

专注于展示经验（特别是实际投资经验）：由于这是一个新博客，作者的个人经验至关重要。Google优先考虑创作者与主题相关的实际经验内容。这是关于展示他们如何投资，而不仅仅是他们的想法。
通过彻底研究和清晰解释建立专业知识：加密货币很复杂。博客需要展示对技术、市场和风险的深入理解。这意味着广泛研究，引用可靠来源（不仅仅是其他加密货币博客！），并清晰解释概念，即使对初学者也是如此。
通过成为可靠来源建立权威性：这是关于博客本身在加密货币投资社区中成为值得信赖的来源。这通过一致的高质量内容、积极互动以及可能在其他权威来源中被提及来实现。
通过透明度和风险披露突出可信度：至关重要的是，博客必须透明其潜在利益冲突（例如联盟链接），并明确披露加密货币投资涉及的风险。这对建立信任至关重要。
考虑到这一点，我将专注于直接解决这些E-E-A-T因素的行动。
</reasoning>
<answer>
以下是新加密货币投资博客可以采取的三个关键行动来提升其E-E-A-T信号：

分享个人投资结果（附带说明）：博客应发布详细说明其进行的特定加密货币投资的文章，包括投资背后的理由、投资金额和结果（正面和负面）。关键的是，这需要附带免责声明：“这些是我的个人投资，结果可能不代表您自己的结果。加密货币投资风险极高。”这展示了经验——他们实际上承担了资本风险。这是一个强有力的信号，但必须谨慎处理以避免误导读者。
引用权威来源并提供深入研究：每篇文章都应基于可靠来源的研究——不仅仅是其他加密货币博客。这可能包括区块链项目的白皮书、金融机构的报告、监管文件或学术研究。博客应解释为什么这些来源相关且可信。例如，“根据[项目名称]的SEC文件，...”这展示了专业知识。
实施清晰全面的风险披露政策：在网站上创建一个专门页面，概述与加密货币投资相关的风险，包括潜在损失、骗局和监管不确定性。该页面应易于访问并定期更新。这对于建立可信度并展示对负责任信息共享的承诺至关重要。应在每篇讨论投资的页面上显著显示。
</answer>

评估（初步PoC结果）

初步定性评估显示此PoC模型展示了：

• 良好遵守所需的XML输出格式。
• 在模式建议和元描述优化等任务中应用基本SEO概念的前景。
• 推理步骤中隐含或明确引用相关SEO/本体论术语的实例。

然而，与最先进模型（如GPT-4o）相比，性能差距明显，特别是在：

• SEO上下文中的复杂实体识别。
• 需要更深理解的微妙模式选择。
• 多步数值推理（例如查询趋势分析），格式遵守有时失败。

LLM作为评判（Gemini 1.5 Pro）的评分反映了这一点，表明在更简单、更结构化的任务上表现更强，而在复杂推理和严格格式遵守压力下得分较低。

关于方法论和评估的更多细节已在知识图谱会议（KGC）2025上展示。

预期用途和目的

此模型作为概念验证发布，仅用于研究和实验目的。

• 主要用途： 展示将本体论引导的强化学习与LLM结合用于特定领域推理的潜力。
• 次要用途： 作为研究人员和开发者进一步探索此方法论的基线或起点。
• 不适用于： 未经进一步开发、测试和验证的直接生产SEO工作流使用。

限制和偏见

• 数据集： 基于小型（约1k示例）合成数据集训练。可能无法很好地泛化到多样化的现实世界SEO复杂性。质量高度依赖于合成数据生成和奖励评分过程。
• 推理质量： 可能生成看似合理但错误或肤浅的SEO建议。本体论引导提高了契合度，但并不保证在所有情况下的事实正确性或深度战略洞察。
• 本体论基础： 模型对seovoc的理解是操作性的（通过奖励信号学习），而非深度内在或符号化的。
• 偏见： 基础Gemma模型或合成数据生成过程的潜在偏见可能持续存在。
• 需要验证： 始终验证输出与专家SEO知识和官方文档后再实施。

未来方向和合作

此PoC代表第一步。我们相信这一“配方”——结合基础模型、丰富的领域本体论和引导RL——具有重大前景。 我们计划迭代此方法论，完善SEOntology，改进RL过程，并探索更大的数据集和模型。 我们欢迎反馈、建议和贡献！ 请使用相关项目的GitHub问题/讨论或联系作者。

免责声明

负责任地使用此模型。作者不对基于其输出做出的任何决策负责。这是一个展示方法论的研究成果。

致谢

• 这项工作得益于Google Cloud的GPU积分。
• 由WordLift团队开发，推动代理SEO和营销自动化的边界。
• 基于Google的Gemma 3模型和Unsloth库进行高效微调。
• 利用schema.org和SEOntology（seovoc）的概念。
• 方法论在知识图谱会议2025（KGC）上展示。