# 一周核心训练执行计划

**目标**: 在一周内完成核心环节的数据生成和模型微调，验证v2.0方法论的有效性

**时间**: 2026-02-27 至 2026-03-05（7天）

---

## 📅 Day 1-2: 数据生成与质量验证（2天）

### Day 1 上午：快速验证与优化
- [ ] **验证现有流程**（2小时）
  - 运行 `run_pipeline.py` 处理《搜神记》（已有部分结果）
  - 检查生成的 SFT 数据质量
  - 识别流程中的瓶颈和问题

- [ ] **优化数据生成**（2小时）
  - 实现多层验证系统的简化版（结构完整性 + 爽点有效性）
  - 添加难度自动分级功能
  - 优化 CoT 生成策略（根据难度调整深度）

### Day 1 下午：批量数据生产
- [ ] **处理核心样本**（4小时）
  - 《大奉打更人》前50章（约15万字）- 重点：爽点设计
  - 《雪中悍刀行》前30章（约10万字）- 重点：角色塑造
  - 《中国合伙人》完整剧本 - 重点：节拍结构
  - 《无双》短剧前10集 - 重点：快节奏钩子

### Day 1 晚上：质量检查
- [ ] **人工抽样验证**（2小时）
  - 每个样本抽取10条数据
  - 检查 CoT 质量、结构完整性、爽点有效性
  - 记录问题并调整生成参数

### Day 2 全天：扩展数据集
- [ ] **继续处理剩余样本**（6小时）
  - 《魔道祖师》前20章 - 重点：情感线
  - 《搜神记》完整 - 重点：世界观构建
  - 补充对比学习样本（好vs坏）

- [ ] **数据清洗与增强**（2小时）
  - 运行多层验证系统
  - 修复标记的问题
  - 生成统计报告

**Day 1-2 目标产出**:
- ✅ 3000+ 条高质量 SFT 样本
- ✅ 覆盖难度 1-4 级
- ✅ 包含三类任务（结构规划、场景续写、爽点注入）
- ✅ 质量验证报告

---

## 📅 Day 3-4: 课程学习数据准备（2天）

### Day 3：难度分级与排序
- [ ] **自动难度评估**（3小时）
  - 实现基于基础模型的难度评估
  - 对所有样本进行难度分级
  - 生成难度分布报告

- [ ] **课程学习序列构建**（3小时）
  - Phase 1: 基础场景（难度1-2）→ 1000条
  - Phase 2: 单一爽点（难度2-3）→ 800条
  - Phase 3: 复杂编排（难度3-4）→ 600条
  - Phase 4: 章节规划（难度4）→ 400条

- [ ] **对比学习样本生成**（2小时）
  - 为每个好样本生成1-2个坏样本
  - 标注关键差异
  - 生成对比分析

### Day 4：数据格式转换与验证
- [ ] **转换为训练格式**（2小时）
  - 转换为 Hugging Face datasets 格式
  - 添加元数据和标签
  - 划分训练集/验证集（9:1）

- [ ] **最终质量验证**（2小时）
  - 运行完整验证流程
  - 生成质量报告
  - 人工复核关键样本

- [ ] **数据集打包**（2小时）
  - 按阶段打包数据
  - 生成数据集说明文档
  - 准备训练配置文件

**Day 3-4 目标产出**:
- ✅ 分阶段的课程学习数据集
- ✅ 对比学习样本库
- ✅ 完整的质量验证报告
- ✅ 训练就绪的数据包

---

## 📅 Day 5-7: 模型训练与验证（3天）

### Day 5：基础能力训练（Phase 1-2）
- [ ] **环境准备**（1小时）
  - 配置训练环境（GPU、依赖）
  - 准备基础模型（Qwen-7B 或 Llama-3-8B）
  - 设置训练监控

- [ ] **Phase 1 训练**（3小时）
  - 基础场景构建（1000条，难度1-2）
  - 训练参数：lr=2e-5, batch_size=4, epochs=3
  - 监控 loss 和验证指标

- [ ] **Phase 2 训练**（4小时）
  - 单一爽点设计（800条，难度2-3）
  - 在 Phase 1 checkpoint 基础上继续训练
  - 验证爽点生成质量

### Day 6：复杂能力训练（Phase 3-4）
- [ ] **Phase 3 训练**（4小时）
  - 复杂场景编排（600条，难度3-4）
  - 重点验证多爽点协调能力
  - 生成测试样本

- [ ] **Phase 4 训练**（4小时）
  - 章节级规划（400条，难度4）
  - 验证全局一致性
  - 对比学习微调

### Day 7：评估与优化
- [ ] **全面评估**（3小时）
  - 结构完整性测试
  - 爽点有效性测试
  - 逻辑一致性测试
  - 创造性评估

- [ ] **问题诊断与优化**（3小时）
  - 分析失败案例
  - 调整训练参数
  - 补充针对性数据

- [ ] **生成测试报告**（2小时）
  - 对比基础模型 vs 微调模型
  - 生成示例输出
  - 撰写训练总结

**Day 5-7 目标产出**:
- ✅ 完成 Phase 1-4 课程学习训练
- ✅ 微调后的模型 checkpoint
- ✅ 全面的评估报告
- ✅ 问题诊断和优化建议

---

## 🎯 核心成功指标

### 数据质量指标
- [ ] 结构完整性 >= 0.9
- [ ] 爽点有效性 >= 0.8
- [ ] CoT 质量评分 >= 0.85
- [ ] 对抗性验证通过率 >= 0.9

### 模型性能指标
- [ ] 基础场景生成准确率 >= 0.85
- [ ] 爽点设计有效率 >= 0.75
- [ ] 复杂编排连贯性 >= 0.7
- [ ] 整体质量提升 >= 40%（vs 基础模型）

---

## 🔧 关键技术点

### 1. 自适应 CoT 生成
```python
def generate_cot(difficulty_level, task_context):
    if difficulty_level <= 2:
        # 直接输出或简化思考
        return generate_simple_cot(task_context)
    elif difficulty_level == 3:
        # 中等深度思考链
        return generate_medium_cot(task_context)
    else:
        # 完整思考链（决策、设计、创作）
        return generate_deep_cot(task_context)
```

### 2. 多层验证系统
```python
def validate_sample(sample):
    # Layer 1: 结构完整性
    structure_score = verify_structure(sample)
    
    # Layer 2: 爽点有效性
    shuang_score = verify_shuang_point(sample)
    
    # Layer 3: CoT 质量
    cot_score = verify_cot_quality(sample)
    
    # Layer 4: 对抗性验证
    adversarial_pass = adversarial_check(sample)
    
    return {
        'structure': structure_score,
        'shuang': shuang_score,
        'cot': cot_score,
        'adversarial': adversarial_pass,
        'overall': weighted_average(...)
    }
```

### 3. 课程学习策略
```python
def curriculum_learning(model, data_by_phase):
    for phase in [1, 2, 3, 4]:
        print(f"Training Phase {phase}...")
        train_data = data_by_phase[phase]
        
        # 训练当前阶段
        model = train(model, train_data)
        
        # 验证成功率
        success_rate = evaluate(model, val_data)
        
        # 成功率 >= 80% 才进入下一阶段
        if success_rate < 0.8:
            print(f"Phase {phase} not ready, continue training...")
            continue
        
        print(f"Phase {phase} completed!")
```

---

## 📊 每日检查点

### Day 1 晚上
- [ ] 至少 1000 条 SFT 数据
- [ ] 验证系统运行正常
- [ ] 识别并记录问题

### Day 2 晚上
- [ ] 完成 3000+ 条数据
- [ ] 质量报告生成
- [ ] 数据分布合理

### Day 3 晚上
- [ ] 难度分级完成
- [ ] 课程序列构建完成
- [ ] 对比样本生成

### Day 4 晚上
- [ ] 数据格式转换完成
- [ ] 最终验证通过
- [ ] 训练环境就绪

### Day 5 晚上
- [ ] Phase 1-2 训练完成
- [ ] 基础能力验证通过
- [ ] 爽点生成初见成效

### Day 6 晚上
- [ ] Phase 3-4 训练完成
- [ ] 复杂能力初步具备
- [ ] 测试样本生成

### Day 7 晚上
- [ ] 全面评估完成
- [ ] 训练总结撰写
- [ ] 下一步计划制定

---

## 🚨 风险与应对

### 风险1: 数据生成速度慢
**应对**: 
- 提高并发数（--concurrency 10）
- 使用更快的模型（qwen-turbo）
- 优先处理核心样本

### 风险2: 数据质量不达标
**应对**:
- 降低自动化程度，增加人工复核
- 调整 prompt 提升生成质量
- 使用更强的模型（qwen-max）

### 风险3: 训练时间不足
**应对**:
- 减少训练轮数（2 epochs）
- 使用更小的模型（7B）
- 聚焦核心能力（Phase 1-2）

### 风险4: GPU 资源不足
**应对**:
- 使用 LoRA 微调减少显存
- 降低 batch size
- 使用梯度累积

---

## 📝 备注

### 优先级排序
1. **P0（必须完成）**: Day 1-2 数据生成 + Day 5 Phase 1-2 训练
2. **P1（重要）**: Day 3-4 课程学习准备 + Day 6 Phase 3 训练
3. **P2（可选）**: Phase 4 训练 + 对比学习微调

### 灵活调整
- 如果数据生成顺利，可提前进入训练
- 如果训练效果好，可延长训练时间
- 根据实际情况动态调整计划

### 文档记录
- 每天记录进度和问题
- 保存关键决策和调整
- 生成每日总结报告

---

**制定时间**: 2026-02-27  
**执行周期**: 7天  
**预期成果**: 验证方法论 + 初步可用模型 + 完整训练流程
