| 模型 | 目录 | 架构 | 训练方式 | 特点 |
|---|---|---|---|---|
| MiniMind-GuCheng-AR | ar/ | 自回归（Softmax Attention） | Pretrain + SFT | 生成质量最好，意象完整 |
| MiniMind-GuCheng-dLM | dllm/ | 扩散语言模型（双向注意力 + MDM） | A2D 迁移训练 | 迭代去噪采样，小数据下收敛有限 |
| MiniMind-GuCheng-Linear | linear/ | 线性注意力（Gated DeltaNet） | A2L 迁移训练 | 线性复杂度，小数据下收敛有限 |
data/pretrain_gucheng.jsonl：7481 条预训练语料（诗歌、散文、哲思录、小说节选）data/sft_gucheng.jsonl：213 条指令微调样本（续写/仿写任务）1# AR 模型（推荐，效果最好）
2python gen_gucheng_ar.py --weight full_sft_gucheng --mode chat --prompt "你是一个诗人，请仿写一首顾城风格的诗"
3
4# dLM 模型
5python gen_gucheng_dllm.py --weight dllm_gucheng --mode chat --prompt "请写一首顾城风格的现代诗"
6
7# Linear 模型
8python gen_gucheng_linear.py --weight full_sft_linear_gucheng --mode chat --prompt "请写一首顾城风格的现代诗"--mode raw 续写，提示为顾城名句开头）：