實戰指南：如何透過數據蒸餾修改 Qwen3.5:9b 的知識

因為 Qwen3.5:9b 採用了 Gated Delta Network (GDN) 混合架構（線性注意力與標準注意力混合），如果想直接做傳統的白盒機率分佈對齊（Logit Distillation），在不同架構間的數學對齊難度極高。因此，目前業界最推薦、最主流的做法是數據蒸餾 + 監督式微調（SFT）。

以下是具體的執行步驟：

步驟一：準備「新知識」的種子資料

首先，把想要修改、或是想要注入的新知識整理成一份清晰的事實清單。

舉例：

  • 舊知識（模型原本知道的）： A 公司的執行長是張三。
  • 新知識（目標修改成的）： A 公司的執行長自 2026 年起已正式更換為李四。

步驟二：利用 Teacher 模型進行數據蒸餾（產生高質量訓練集）

不要直接拿幾句乾癟的新知識去強行餵給 9B 模型，這樣容易導致模型產生災難性遺忘或對話能力退化。

  1. 選擇 Teacher： 選擇一個更聰明、參數更大的模型（例如 Qwen3.5:122B 或 Qwen3.5:397B-Cloud）。
  2. Prompt 擴充： 將新知識清單作為 Context（上下文）餵給 Teacher，並命令牠模擬各種人類可能提問的情境，生成大量的問答對（QA pairs）以及思考鏈（Chain of Thought, CoT）。
    • 提示詞範例：「請根據以下新事實：『A公司執行長為李四』，模擬 100 種不同的對話情境、正反向提問方式，並給出詳細包含推理過程的正確回答。」
  3. 收集產出： 這時候得到的一大批高質量、帶有嚴密推理邏輯的數據，就是「被大模型提煉（蒸餾）過後的知識數據」。

步驟三：對 Qwen3.5:9b 進行監督式微調 (SFT)

拿到這批蒸餾數據後，接下來就是真正的訓練階段：

  1. 準備工具： 使用目前主流的開源微調框架，如 LLaMA-Factory、Unsloth 或 Axolotl。
  2. 設定微調方法： 建議使用 LoRA（低秩適應） 或 QLoRA（量化低秩適應）。這可以在不破壞 9B 模型原有通用能力的狀況下，高效注入這批新知識。
  3. 調整超參數：
    • Learning Rate（學習率）： 設定得小一點（例如 $2 \times 10^{-5}$ 或 $1 \times 10^{-5}$），避免動作太大把其他原本正確的常識沖刷掉。
    • Epoch： 通常 2 到 3 個 Epoch 即可，視損失函數（Loss）收斂情況而定。

如果不想這麼麻煩？其他修改知識的替代方案

如果發現為了改幾條知識還要動用大模型做數據蒸餾、重新微調太過繁重，可以考慮以下更輕量的方法：

  • RAG（檢索增強生成）： 這是業界最推薦、最保險的做法。完全不需要修改 Qwen3.5:9b 的權重，而是把新知識放進向量資料庫。當使用者問到相關問題時，系統自動把最新的事實撈出來當作 Prompt 的背景資訊塞給 9B 模型，逼牠看著正確答案回答。
  • Model Editing（模型編輯）： 這是一種定位 LLM 神經元並直接進行「微創手術」修改參數的方法（例如 ROME 或 MEMIT 演算法），適合精準修改少數事實（例如：教模型把 A 換成 B），不過操作難度較高，且對最新混合架構的支援度需要看開源社群的更新。