Qwen3模型在文本摘要任务中的SFT策略选择

在自然语言处理领域，监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）是将预训练语言模型适配到下游任务的关键技术环节。针对Qwen3这一先进的大语言模型系列，开发者在进行文本摘要任务微调时，常面临基础模型（base）与对话模型（chat）的选择困惑。

从模型架构本质来看，基础模型保留了最原始的预训练知识结构，未经过指令对齐或对话场景的专门优化。这种"纯净性"使其成为单一任务微调的理想起点，特别是当目标场景仅需文本摘要能力时。基础模型的优势在于：

1. 参数空间未被其他任务目标干扰
2. 更容易学习到任务专属的特征表示
3. 计算资源消耗相对较低

而对话模型经过多轮对话数据的专门优化，具备更强的指令理解和上下文把握能力。这种特性在某些摘要场景中可能带来额外收益：

1. 对用户自定义的摘要指令（如长度控制、风格要求）响应更佳
2. 处理对话体文本时表现更优
3. 零样本（zero-shot）能力更强

实际选择时需考虑以下技术因素：

• 数据特征：当摘要数据包含大量对话记录时，chat模型可能更合适
• 任务复杂度：需要处理多维度摘要要求（如关键点提取+情感保留）时，chat模型的指令跟随能力更具优势
• 部署环境：基础模型通常体积更小，适合资源受限场景

建议的决策路径为：

1. 明确是否仅需摘要功能 → 选择base
2. 需要结合指令交互 → 选择chat
3. 资源允许情况下可进行A/B测试

值得注意的是，Qwen3系列模型的强大泛化能力意味着两种选择都能取得良好效果，最终差异通常在5-10%的指标范围内。工程实践中更应关注数据质量、提示词工程等要素，这些因素往往对最终效果影响更大。