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Q46：在命名实体识别任务中，当 BERT 将单词拆分成多个词元时，如何解决标签对齐问题？

Q47：假设一个嵌入模型的训练语料主要由英文构成，在中文任务上表现不佳，如何用较低的继续预训 练成本提升其中文能力？

Q48：有人声称一篇文章是用 DeepSeek-R1 生成的，并给了你生成所用的完整提示词，如何证实或证伪这个说法？（提示：利用困惑度）

Q49：如何微调一个 Llama 开源模型，使其输出风格更简洁、更像微信聊天，并保证输出的内容符合国内的大模型安全要求？

Q50：QLoRA 中的分块量化如何解决普通量化导致的信息损失问题？

Q46：在命名实体识别任务中，当 BERT 将单词拆分成多个词元时，如何解决标签对齐问题？

【 答疑解析 】

1、问题的背景：BERT 的分词方式

在传统的命名实体识别（NER）任务中，我们通常是按词（word）来打标签的，比如：

句子	我	爱	北	京	天	安	门
标签	O	O	B-LOC	I-LOC	I-LOC	I-LOC	I-LOC

这里：

• 每个**汉字（或词）**对应一个标签；

• 模型输入与标签数量一一对应。

但是——
BERT 使用的是 WordPiece 分词器（英文）或 字级分词器（中文），会把一个“词”进一步拆成更小的子词（subword）。

例如英文：

"playing" → ["play", "##ing"]

所以一个原始“词”在 BERT 的输入中，可能变成多个“词元（token）”。

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2、问题的核心

NER 是一个“序列标注”任务，模型输出要和输入的 token 一一对应。
问题就来了：

当一个词被拆成多个 token 时，标签怎么对齐？

举个例子：

原词	拆分词元	原标签
playing	["play", "##ing"]	B-ACT

现在你得决定——给“##ing”这个子词什么标签？

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3、常见三种处理策略（也就是你列的三种方法）

方法	思路	优缺点
① 只给第一个词元贴标签	“play” → B-ACT， “##ing” → 忽略或标记为 X，不算损失	✅ 常用且简单，损失只计算一次；❌ 后续 token 信息不算进标签
② 复制标签到所有词元	“play” → B-ACT， “##ing” → B-ACT	✅ 保持输入输出长度一致；❌ 有重复标注的冗余
③ 子词级标注体系	为每个 subword 独立打标签（如 BIOES）	✅ 精细但复杂；❌ 数据预处理难、意义不大

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4、问题本身在问什么

题目“当 BERT 将单词拆分成多个词元时，如何解决标签对齐问题？”
实际上是在问：

在 NER 这类需要“每个词有一个标签”的任务中，BERT 的子词分词会打乱原有词边界，你打算怎么让标签序列与词元序列重新对齐？

换句话说：

• 模型输入是 BERT 的词元；

• 标签是人工打的“词级别”；

• 要做对齐，让模型能学得对。

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✅ 总结一句话：

这个问题的意思是：

“因为 BERT 会把一个词拆成多个词元，但命名实体识别需要词级标签，怎么让拆分后的词元和原始标签匹配起来？”

解决方案主要有两类：

1. 只给第一个子词打标签，其他子词忽略；

2. 把标签复制到所有子词。

【 答疑解析 】

背景：普通量化的问题

在量化中，我们把 浮点权重（如 FP16）转成低精度整数（如 INT4），用一个「缩放因子 scale」把整数映射回浮点区间。

问题是：
👉 模型权重分布并不均匀，有些层、某些通道的数值范围差别巨大。
👉 如果你对整层使用同一个缩放因子，就会让大权重区间“吃掉”小权重区间的分辨率，导致信息丢失。

比如：

• 某层的权重在 [-10, 10]；

• 另一层的权重在 [-0.5, 0.5]；
  用同一个 scale 去量化，会让小范围那一层几乎变成全 0，精度大降。

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QLoRA 的分块量化思路

QLoRA（Quantized LoRA）提出了一种改进的量化策略：
👉 把每个矩阵的权重分成多个小块（block），每个块单独量化、单独计算缩放因子。

举个简单例子：

假设一层权重矩阵有 4096×4096 元素。
普通量化：整层共用一个缩放因子。
分块量化：把矩阵拆成 4096×64 的小块，每 64 个元素一块，各自量化。

这样：

• 每个小块根据自己内部数值分布计算最合适的 scale；

• 大值小值分开处理，量化误差更小；

• 还可以在 GPU 上并行计算，不影响速度。

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优势拆解

优势	说明
局部自适应量化	每个小块独立计算 scale，更好地匹配局部权重分布，不会被全局极值拉偏。
减少量化误差累积	不同块之间的误差互不影响，避免大块量化导致的整体偏差。
兼顾压缩率与精度	虽然还是 INT4（高压缩），但分块策略大大减轻了信息损失，使得量化模型效果接近 FP16。
支持高效训练与推理	块间可并行处理，硬件实现简单，不牺牲速度。

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和 LoRA 的结合（QLoRA 的关键）

QLoRA 并不直接修改模型参数，而是在量化后的基础模型上加 低秩 LoRA 适配器：

• 冻结主模型权重（INT4）；

• 只训练 LoRA 层（很少参数）；

• 结合 block 量化 → 在 24GB 显存上就能微调百亿参数模型。

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✅ 一句话总结

QLoRA 的分块量化就是一种“局部聪明量化”：
它让每个权重块用自己最合适的精度映射，从而在极高压缩率（如 INT4）下依然保持高精度和稳定性。