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单卡微调Qwen3.5-4B提升医学问答表现

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AI 综述

Maziyar Panahi 使用 Unsloth 的 decision-model 训练配方，在单张 GPU 上用 27.5 分钟微调 Qwen3.5-4B。未参与训练的 MedQA 测试结果显示，模型总体正确率由 66.7% 提升至 74.5%，校准误差由 0.088 降至 0.024。该实验表明，这套低成本的决策模型训练配方可在小模型微调中改善医学问答准确性和答案置信度校准；现有结果仅对应 Qwen3.5-4B 在 MedQA 测试集上的评测。

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最新进展11月13日 02:35

单卡 27.5 分钟微调 Qwen3.5-4B，USMLE 准确率 66.7% 升至 74.5%

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11月13日

02:35
AGI Hunt
单卡 27.5 分钟微调 Qwen3.5-4B，USMLE 准确率 66.7% 升至 74.5%
Maziyar Panahi 使用 Unsloth 的 decision-model 训练配方微调 Qwen3.5-4B，在单张 GPU 上用时 27.5 分钟。在训练中从未见过的 MedQA 测试集上，总体正确率从 66.7% 提升至 74.5%，校准误差从 0.088 降至 0.024。该实验展示了低成本 decision-model 配方在小模型上的微调收益。

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