模型选型与本地环境准备

如果使用云端服务器，建议选择至少16GB📢显存的GPU实例

句子切分 ：使用句号、问号、感叹号等标点将长文本切分为独立句子，每条数据对应一组“原句-改写句”对

效果评估与迭代优化

收集后需要经过以下预处理步骤： 去重与清洗 ：移除完全重☀️复的段落，过滤掉包含大量特殊符号或乱码的文本

模型微调策略 在预训练模型基础🔍上进行微调时，需要注意以下关键设置： 学习率 ：一般使用1e-5到5e-5之间的较小学习率，避免破坏原有语言能力

推理部署与服务化

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杨子轩

早停机制 ：在验证集上的BLEU或ROUGE指标停止上升后💪及时终止训练，防止过拟合

注意事项与安全边界

批量大小 ：根据显存容量调整，通🎊常🎆8到32之间

批量处理管道 ：对✨于大量历史文🎯章，可通过异步队列（如Celery）实现定时批量改写，结果写入数据库