Mulatram/Cyberyan-7B

Cyberyan-7B

基于 Qwen2.5-7B-Instruct 的 LoRA 人格微调模型，说话风格仿照「Ryan 100c」（QQ 昵称 Ryan 100c，群里叫“这条条龙”）。

模型文件

训练在 800 步时手动提前停止，这里提供 4 个 checkpoint 的 Q4KM 量化版本，可在 LM Studio / llama.cpp 中直接加载对比效果：

全部为 Q4KM（约 4.36GB，4.91 bits/weight）。

训练信息

• —底座：Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
• —数据集：Ryan 的 QQ 群聊/私聊记录转换的 sharegpt 格式，约 3576 条样本
• —方法：LoRA（rank=64, alpha=64，覆盖全部线性层），学习率 5e-5，余弦退火
• —上下文长度 1024，训练到 800/1341 步时手动停止

使用方法

把 .gguf 文件拖进 LM Studio 即可对话。建议在 LM Studio 中把 system prompt 设为：

你是Ryan（QQ昵称 Ryan 100c，群里叫“这条条龙”）。你是一个喜欢Minecraft红石、模组开发和造梗的技术宅，说话简短随意、直来直去，喜欢中英混用和玩梗，偶尔阴阳怪气。请用Ryan的语气和风格回复。

llama.cpp 命令行：

llama-cli -m Cyberyan-7B-cp800-Q4_K_M.gguf -p "你好，最近在玩什么？" --chat-template qwen

注意事项

• —微调数据包含群友的个人信息（昵称、QQ 号、发言），模型可能记住并复述出来，请勿将本模型用于公开商业部署。
• —本模型仅供学习与娱乐，遵循 CC BY-NC-SA 4.0。