文章介绍了将传统对话大模型训练模式转变为推理大模型+指令微调的三种方法：1)通过推理大模型将指令数据集蒸馏为推理数据并进行筛选；2)使用COT数据集构造推理大模型训练数据，提供具体代码模板；3)直接使用"素"指令数据集微调，实测效果显示32B推理模型可超越72B对话模型。如不需思考过程，可直接采用第三种方法；如需思考过程，可参考前两种方法准备数据进行微调。
前言
首先先简单介绍下两个系列的模型：
DeepSeek-R1是由深度求索公司推出的首款推理模型，该模型在数学、代码和推理任务上的表现优异。深度求索不仅开源了DeepSeek-R1模型，还发布了从DeepSeek-R1基于Llama和Qwen蒸馏而来的六个密集模型，在各项基准测试中均表现出色。本文以蒸馏模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B为例，为您介绍如何微调该系列模型。
Qwen3是阿里云通义千问团队于2025年4月29日发布的最新大型语言模型系列，包含2个MoE模型和6个Dense模型。其基于广泛的训练，在推理、指令跟随、Agent 能力和多语言支持方面取得了突破性的进展。PAI-Model Gallery已接入全部8个尺寸模型，以及其对应的Base模型、FP8模型，总计22个模型。本文为您介绍如何在Model Gallery部署评测该系列模型。
刚好最近在做一个推理训练任务，现在有现成的训练集，推理模型这么强的情况下，怎么把之前传统对话大模型+指令微调训练模式转变成推理大模型+指令微调任务？
**后训练广义可能范围比较大，包括微调、强化学习等。**可能我们构造强化学习数据集或者思维链数据集的成本比较高的，所以今天咱们就聊一聊怎么偷懒地将把之前的指令数据集或者指令微调的工作推演到推理大模型训练上呢？有没有比较省事或者比较规范的做法呢？
方法1：通过推理大模型将指令数据集蒸馏为推理数据
通过能力比较强的推理大模型底座将之前指令数据集蒸馏为思维链数据集，然后进行筛选过滤。
具体做法我们可以参考刘聪大佬开源的Chinese-DeepSeek-R1-Distill-data-110k，大致流程是调用企业版满血R1 API，然后数据生成结果进行了二次校验，并保留了评价分数：
- 针对Math和Exam数据，先利用Math-Verify进行校对，无法规则抽取结果的数据，再利用Qwen2.5-72B-Instruct模型进行打分，正确为10分，错误为0分。
- 针对其他数据，直接利用Qwen2.5-72B-Instruct模型从无害性、有用性、正确性/完整性三个角度进行打分，分值范围为0-10分。
方法2：使用COT数据集构造推理大模型训练数据
下面以一个推理数据集为例，
medical-o1-reasoning-SFT医学推理数据集，该数据集基于医学可验证问题和 LLM 验证器构建,这个数据集构造过程和方法1提到的差不多。方法1强调如何通过推理大模型蒸馏指令数据集，方法2强调如何通过已有COT构造推理数据集
以下面模板为例：
train_prompt_style = """Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request. Before answering, think carefully about the question and create a step-by-step chain of thoughts to ensure a logical and accurate response.### Instruction:You are a medical expert with advanced knowledge in clinical reasoning, diagnostics, and treatment planning. Please answer the following medical question. ### Question:{}### Response:<think>{}</think>{}"""有了模板下面我们直接通过占位符填充COT字段即可
``plaintext
EOS_TOKEN = tokenizer.eos_token# Must add EOS_TOKENdef formatting_prompts_func(examples):inputs = examples[“Question”]cots = examples[“Complex_CoT”]outputs = examples[“Response”]texts = []for input, cot, output in zip(inputs, cots, outputs):text = train_prompt_style.format(input, cot, output) + EOS_TOKENtexts.append(text)return {“text”: texts,}
方法3：直接使用指令数据集微调推理大模型**
那么还有一种方式就是，我们是不是也可以直接通过比较"素"的指令数据集训练R1类似模型呢，答案是可以！
这里“素”指的是只有instruction/input/output，没有推理思维链类似字段
笔者实测过， 这样微调出来的效果是丢失了思考过程，但是效果发现是没问题，设置32B推理模型超过了72B对话模型。
关于DeepSeek-R1微调，LLaMA Factory有些讨论或者踩坑，我下面直接贴了链接，有兴趣大家可以看下：
- LLaMA Factory：微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型实现新闻标题分类器
https://gallery.pai-ml.com/#/preview/deepLearning/nlp/llama_factory_deepseek_r1_distill_7b
- deepseek r1微调 #7027
https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/issues/7027
总结
针对下游任务，如果我们不想要思考过程，可以直接采用第三种方法，这种微调简单粗暴，效果也比传统同参数对话模型好一些。如果想要思考过程，可以参考方法1和方法2来准备数据，然后采用微调的方式进行训练即可。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包：
- ✅AI大模型学习路线图
- ✅Agent行业报告
- ✅100集大模型视频教程
- ✅大模型书籍PDF
- ✅DeepSeek教程
- ✅AI产品经理入门资料
完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。
课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！
应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓**
