Seocrate 4B Grpo New 01

🚀 SEOcrate-4B_grpo_new_01：概念验证

SEOcrate-4B_grpo_new_01是一个开源的概念验证（PoC）项目，展示了一种在大语言模型（LLMs）中增强专业推理能力的新方法。该模型基于特定领域本体引导的强化学习，以提升搜索引擎优化（SEO）任务的推理能力。

🚀 快速开始

本模型需要以聊天格式的提示进行输入，其中包括定义任务和预期输出结构的系统提示。以下是使用该模型的示例代码：

# 确保你已经安装了必要的库：
# pip install torch transformers accelerate bitsandbytes sentencepiece

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig, TextStreamer
import torch

# 使用本仓库的Hub ID
model_id = "cyberandy/SEOcrate-4B_grpo_new_01"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# 对于4位模型，通常使用float16。
# 如果你的GPU支持bfloat16（例如安培系列或更新的型号），也可以使用它。
model_dtype = torch.float16

print(f"正在为'{model_id}'加载模型和分词器，设备为'{device}'，数据类型为'{model_dtype}'...")

# 加载分词器
# 对于合并/微调的模型，使用model_id的分词器是标准做法。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# 配置分词器的填充（对于Gemma模型至关重要）
if tokenizer.pad_token_id is None:
    print("分词器的`pad_token_id`为None。将其设置为`eos_token_id`。")
    tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id
if tokenizer.pad_token is None:  # 如果pad_token字符串为None，也进行设置
    print("分词器的`pad_token`为None。将其设置为`eos_token`。")
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
# 在生成时使用左填充
tokenizer.padding_side = 'left'
print(f"分词器配置完成：pad_token_id={tokenizer.pad_token_id}，padding_side='{tokenizer.padding_side}'")
print(f"特殊标记：BOS='{tokenizer.bos_token}'（ID: {tokenizer.bos_token_id}），EOS='{tokenizer.eos_token}'（ID: {tokenizer.eos_token_id}），PAD='{tokenizer.pad_token}'（ID: {tokenizer.pad_token_id}）")

# 加载模型
# device_map="auto"会在可用时将模型放置在GPU上，否则放在CPU上。
# 为了在支持的硬件上获得更好的性能，你可以尝试：
# attn_implementation="flash_attention_2"
# 但是，如果FA2不可用或未安装，"eager"是一个安全的默认值。
try:
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_id,
        torch_dtype=model_dtype,
        device_map="auto",
        attn_implementation="eager",  # 安全的默认值，如果支持可以改为"flash_attention_2"
    )
    model.eval()  # 将模型设置为评估模式
    print(f"模型已成功加载到设备：{model.device}")
except Exception as e:
    print(f"加载模型时出错：{e}")
    print("确保你有足够的显存/内存和所需的库（例如用于4位模型的bitsandbytes）。")
    model = None  # 如果模型加载失败，防止进一步执行

if model:
    # 系统提示：对于引导模型的输出格式和角色至关重要
    system_prompt = """
充当熟悉seovoc本体（https://w3id.org/seovoc/）的专家SEO分析师，该本体扩展了schema.org。
根据提供的输入，执行指定的SEO任务。
以指定的XML格式输出你的分析和建议：
<reasoning>
逐步解释你的推理过程。在相关情况下使用seovoc/schema.org概念来证明你的步骤。
</reasoning>
<answer>
仅以请求的格式提供最终的简洁答案。
</answer>
"""

    # 示例用户提示
    user_prompt = "为一个列出当地企业营业时间、地址和电话号码的网页建议一个合适的schema.org类型。"

    # 使用聊天模板格式化消息
    messages = [
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {"role": "user", "content": user_prompt},
    ]

    # 应用聊天模板并进行分词
    # 确保add_generation_prompt=True，因为像Gemma这样的模型需要它
    inputs = tokenizer.apply_chat_template(
        messages,
        add_generation_prompt=True,  # 对于Gemma指令模型很重要
        tokenize=True,
        return_tensors="pt"
    ).to(model.device)  # 确保输入与模型在同一设备上

    # 生成配置
    # 为了获得确定性输出（贪心解码），设置do_sample=False。
    # 当do_sample=False时，温度和top_p会被忽略。
    gen_config = GenerationConfig(
        max_new_tokens=512,
        do_sample=False,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        # 确保eos_token_id设置正确。
        # Gemma的主要EOS是1（<eos>）。指令模型可能也会使用106（<end_of_turn>）。
        # 如果可用，使用分词器的eos_token_id，否则默认为1，这是一种可靠的方法。
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer.eos_token_id is not None else 1,
        # 可选：如果需要，你也可以显式设置bos_token_id，不过通常由模板处理
        # bos_token_id=tokenizer.bos_token_id if tokenizer.bos_token_id is not None else 2,
    )
    # 如果你想启用采样以获得更有创意/多样化的输出：
    # gen_config = GenerationConfig(
    #     max_new_tokens=512,
    #     do_sample=True,
    #     temperature=0.6,  # 调整以获得更多/更少的随机性
    #     top_p=0.9,  # 核采样
    #     pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    #     eos_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer.eos_token_id is not None else 1,
    # )

    # 使用流输出器生成输出
    text_streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
    print(f"\n--- SEOcrate 01对提示的输出：'{user_prompt}' ---")
    with torch.no_grad():  # 在推理时禁用梯度计算
        _ = model.generate(input_ids=inputs, generation_config=gen_config, streamer=text_streamer)
    print("\n--- 输出结束 ---")
else:
    print("由于模型加载失败，跳过生成。")

你也可以点击下面的按钮，在Google Colab中直接测试该模型：

✨ 主要特性

• 结构化输出：以特定的XML格式生成响应，包括逐步推理和简洁答案。
• 专注SEO任务：针对各种SEO任务进行训练，如元描述优化、内部链接建议等。
• 本体引导推理：微调过程中明确奖励与seovoc本体概念和关系一致的推理步骤。

📦 安装指南

使用该模型前，请确保安装以下必要的库：

pip install torch transformers accelerate bitsandbytes sentencepiece

💻 使用示例

基础用法

以下是一个简单的使用示例，展示了如何使用系统提示和用户提示来调用模型：

# 上述快速开始部分的代码即为基础用法示例，此处不再重复

高级用法

你可以通过调整生成配置（如do_sample=True）来获得更有创意/多样化的输出：

# 如果你想启用采样以获得更有创意/多样化的输出：
gen_config = GenerationConfig(
    max_new_tokens=512,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,  # 调整以获得更多/更少的随机性
    top_p=0.9,  # 核采样
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer.eos_token_id is not None else 1,
)

📚 详细文档

模型描述

本仓库包含SEOcrate-4B_grpo_new_01，这是一个开源的概念验证（PoC）模型，展示了一种在大语言模型（LLMs）中增强专业推理能力的新方法。该模型是unsloth/gemma-3-4b-it-bnb-4bit（google/gemma-3-4b-it的4位量化版本）的微调版本。

核心创新在于使用强化学习（特别是GRPO），由特定领域本体（SEOntology/seovoc）引导，来教导模型在搜索引擎优化（SEO）任务中像专家一样进行推理。

你可以在我们的博客文章中了解更多关于本体驱动方法和该项目的动机：An Ontology-Driven Approach to Train Your Next SEO Agent。

项目目标

本PoC的主要目标是验证假设：将强化学习（RL）与领域本体（seovoc，扩展自schema.org）的结构化知识相结合，可以显著提高LLM在该领域执行复杂推理任务的能力，相比标准的微调方法。我们旨在创建一个能够理解SEO提示、应用相关本体概念并生成结构化、逐步解释以及简洁答案的模型。

模型能力（在PoC中展示）

• 结构化输出：以特定的XML格式生成响应，便于清晰理解：

<reasoning>
[逐步解释，可能引用SEO概念/本体术语]
</reasoning>
<answer>
[对提示的简洁答案]
</answer>

• 专注SEO任务：针对各种SEO任务的提示进行训练（见数据集部分）。
• 本体引导推理：微调过程明确奖励与schema.org和SEOntology (seovoc) 中定义的概念和关系一致的推理步骤。

方法：本体引导的强化学习

这种新方法利用特定领域本体的结构化知识来引导强化学习，首次在知识图谱会议（KGC）上提出。与主要教导模仿的标准监督微调（SFT）不同，我们采用强化学习（RL）来明确教导模型如何在SEO领域有效地推理。

• 基础模型：unsloth/gemma-3-4b-it-bnb-4bit（提供基础语言能力）。
• 结构化知识：SEOntology (seovoc)，定义了关键SEO实体、属性和关系的本体（https://w3id.org/seovoc/），作为结构化知识库。
• 学习方法：通过trl库使用Group Relative Policy Optimization（GRPO），并使用Unsloth加速。选择GRPO是为了直接基于奖励信号优化策略（模型的生成策略）。
• 本体引导的奖励信号：这是该方法的核心。设计了一个自定义奖励函数，使用LLM作为评判器（Gemini 1.5 Pro）。评判器根据多个标准评估模型生成的<reasoning>和<answer>，关键包括与SEO最佳实践的一致性以及对seovoc本体相关概念的明确使用/暗示。模型因输出展示与本体中结构化知识一致的逻辑步骤而获得奖励。

微调细节

• 数据集：自定义合成数据集（cyberandy/seo-grpo-reasoning-dataset-1000，包含约960个清理后的示例）。该数据集使用Gemini 1.5 Pro根据详细的任务模板以编程方式生成，这些模板明确引用并纳入了SEOntology (seovoc) 的概念。生成过程为各种SEO任务（元描述优化、内部链接建议、查询趋势分析、Schema.org建议、命名实体识别、标题优化、意图分类、Robots.txt规则、规范化、E-E-A-T评估、GMB优化、产品Schema增强、基于问答的内容修订）创建了输入数据、逐步推理（<reasoning>...</reasoning>）和简洁答案（<answer>...</answer>）对。然后，这些生成的示例由LLM作为评判器（同样是Gemini 1.5 Pro）进行评估，评判器根据准确性、相关性、格式正确性以及推理和答案与呈现给评判器的seovoc本体概念的一致性分配奖励分数（介于0.0和1.0之间）。这些评分数据随后被格式化为{'prompt': '...', 'reward': float}对，用于GRPO训练。你可以在我们的博客文章中了解更多关于数据集生成和评估方法的信息（链接到KGC材料）：An Ontology-Driven Approach to Train Your Next SEO Agent。
• 训练步骤：500步。
• 关键超参数：
  • 学习率：5e-6（余弦衰减）
  • 批量大小（有效）：8 (per_device_train_batch_size=8, gradient_accumulation_steps=1)
  • 优化器：adamw_8bit
  • 序列长度：2048
  • 奖励函数：自定义Python函数，评估格式、关键词使用（包括seovoc术语的影响）、长度等，由Gemini 1.5 Pro根据与SEO/本体原则的一致性进行评判，并使用tanh缩放。
• 硬件：NVIDIA A100 40GB

示例推理

以下是SEOcrate对不同SEO相关提示的响应示例，展示了其推理过程和结构化输出。

提示1：内部链接建议

用户提示：我有一篇新的博客文章，标题为“页面SEO终极指南”。我还有现有文章，标题分别为“初学者的关键词研究”、“撰写SEO友好内容”和“理解技术SEO审计”。从这些现有文章中建议两个相关的内部链接，以包含在我的新“页面SEO”指南中。

SEOcrate输出：

<reasoning>
这里的目标是战略性地链接到现有内容，以改善用户体验、提高参与度并向搜索引擎表明相关性。我们需要选择对“页面SEO终极指南”文章有益的链接。

“初学者的关键词研究”：这篇文章可能包含关于如何识别相关关键词的基础信息。从“页面SEO”指南链接到这篇文章是有意义的，因为页面SEO严重依赖关键词研究来针对正确的术语。这是一个直接且有价值的联系。
“撰写SEO友好内容”：这篇文章可能涵盖了在内容中自然融入关键词、优化标题以及使用其他提高可读性和搜索引擎可见性的元素的最佳实践。从“页面SEO”指南链接到这篇文章强化了内容本身对于页面SEO至关重要的观点。
我优先选择那些展示页面SEO重要性以及现有文章如何有助于实现页面SEO成功的链接。这符合提供有价值、有用内容以满足用户意图的原则。
</reasoning>
<answer>
以下是两个相关的内部链接，可包含在“页面SEO终极指南”中：

链接到：“初学者的关键词研究” 使用的文本：“为了确保你在页面SEO工作中针对正确的关键词，从扎实的关键词研究策略开始。通过我们的指南了解如何找到相关术语：[链接到“初学者的关键词研究”]”
链接到：“撰写SEO友好内容” 使用的文本：“页面SEO不仅仅是关于关键词——它还关乎创建既引人入胜又针对搜索引擎进行优化的内容。通过我们的指南发现如何撰写表现出色的内容：[链接到“撰写SEO友好内容”]”
</answer>

提示2：E-E-A-T评估

用户提示：一个新的博客发布关于加密货币投资的文章。他们可以采取哪三个关键行动来提高其在Google上的E-E-A-T信号？

SEOcrate输出：

<reasoning>
好的，让我们来分析一个新的加密货币投资博客如何提高其在Google上的E-E-A-T（经验、专业知识、权威性、可信度）信号。E-E-A-T对于在Google上排名越来越重要，特别是在加密货币这样错误信息和诈骗盛行的领域。以下是一个逐步的方法：

专注于展示经验（特别是投资的实际经验）：由于这是一个新博客，作者的个人经验至关重要。Google优先考虑创作者有与主题相关实际行动的内容。这是关于展示他们如何进行投资，而不仅仅是他们的想法。
通过深入研究和清晰解释建立专业知识：加密货币很复杂。博客需要展示对技术、市场和涉及的风险的深入理解。这意味着进行广泛的研究，引用可靠的来源（不仅仅是其他加密货币博客！），并清晰地解释概念，即使是对于初学者。
通过成为可靠来源建立权威性：这意味着博客本身在加密货币投资社区中被公认为值得信赖的来源。这通过一致的高质量内容、积极的参与以及可能在其他知名来源中的提及来实现。
通过透明度和风险披露突出可信度：至关重要的是，博客必须对其潜在的利益冲突（例如联盟链接）保持透明，并明确披露加密货币投资涉及的风险。这对于建立信任至关重要。
考虑到这一点，我将专注于直接解决这些E-E-A-T因素的行动。
</reasoning>
<answer>
以下是新的加密货币投资博客可以采取的三个关键行动，以提高其E-E-A-T信号：

分享个人投资结果（附带说明）：博客应该发布文章，详细说明他们进行的特定加密货币投资，包括投资的理由、投资金额和结果（无论是正面还是负面）。至关重要的是，这需要附带免责声明：“这些是我的个人投资，结果可能不代表你自己的情况。加密货币投资风险极高。”这展示了经验——他们实际上投入了资金。这是一个强大的信号，但必须谨慎处理以避免误导读者。
引用可靠来源并提供深入研究：每篇文章都应该有来自可靠来源的研究支持——不仅仅是其他加密货币博客。这可以包括区块链项目的白皮书、金融机构的报告、监管文件或学术研究。博客应该解释为什么这些来源是相关且值得信赖的。例如，“根据[项目名称]的SEC文件，...”这展示了专业知识。
实施清晰全面的风险披露政策：在网站上创建一个专门的页面，概述加密货币投资涉及的风险，包括潜在损失、诈骗和监管不确定性。这个页面应该易于访问并定期更新。这对于建立可信度至关重要，并展示了对负责任信息共享的承诺。这应该在每个讨论投资的页面上显著显示。
</answer>

评估（初步PoC结果）

初步的定性评估显示，这个PoC模型表现出：

• 良好地遵循所需的XML输出格式。
• 在模式建议和元描述优化等任务中对基本SEO概念的应用前景良好。
• 推理步骤中隐含或明确引用相关SEO/本体术语的情况。

然而，与最先进的模型（如GPT-4o）相比，性能差距明显，特别是在以下方面：

• 在SEO上下文中的复杂实体识别。
• 需要更深入理解的细微模式选择。
• 多步数值推理（例如查询趋势分析），在这种情况下格式遵循有时会失败。

LLM作为评判器（Gemini 1.5 Pro）的评分反映了这一点，表明在更简单、结构更清晰的任务上表现更强，而在复杂推理和严格格式遵循的压力测试下得分较低。

关于方法和评估的更多详细信息已在2025年知识图谱会议（KGC）上展示。

预期用途和目的

本模型作为概念验证发布，仅用于研究和实验目的。

• 主要用途：展示将本体引导的强化学习与LLMs相结合用于特定领域推理的潜力。
• 次要用途：为有兴趣进一步探索这种方法的研究人员和开发人员提供基线或起点。
• 不适合用途：在没有进行大量进一步开发、测试和验证的情况下，不适合直接用于生产SEO工作流程。

局限性和偏差

• 数据集：在一个小的（约1000个示例）合成数据集上进行训练。可能无法很好地推广到多样化的现实世界SEO复杂性。质量在很大程度上取决于合成数据生成和奖励评分过程。
• 推理质量：可能生成看似合理但不正确或肤浅的SEO建议。本体引导提高了一致性，但不能保证在所有情况下的事实正确性或深入的战略见解。
• 本体基础：模型对seovoc的理解是操作性的（通过奖励信号学习），而不是深层次的内在或符号性的。
• 偏差：基础Gemma模型或合成数据生成过程中的潜在偏差可能会持续存在。
• 验证需求：在实施之前，始终使用专家SEO知识和官方文档验证输出。

未来方向和合作

这个PoC代表了第一步。我们相信这种“配方”——结合基础模型、丰富的领域本体和引导式RL——具有巨大的潜力。 我们计划迭代这种方法，完善SEOntology，改进RL过程，并探索更大的数据集和模型。 我们欢迎反馈、建议和贡献！ 请使用相关项目的GitHub问题/讨论或联系作者。

免责声明

请负责任地使用本模型。作者不对基于其输出做出的任何决策承担责任。这是一个展示方法的研究成果。

致谢

• 由于Google Cloud提供的GPU信用，这项工作得以实现。
• 由WordLift团队开发，推动了Agentic SEO和营销自动化的边界。
• 基于Google的Gemma 3模型和用于高效微调的Unsloth库构建。
• 利用了schema.org和SEOntology (seovoc) 的概念。
• 方法在知识图谱会议 2025 (KGC) 上展示。

📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。