微调 Qwen3.5 小模型语法标注超越 GPT-5.4
原文标题：Grammar Concept Annotation at Scale: Deployed Fine-Tuned Small Language Models Outperform Prompted Frontier Models
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研究团队微调 Qwen3.5 小语言模型用于语法概念标注，部署 0.8B 模型构建端到端语法掌握追踪器。在两个人工标注基准上，0.8B 与 4B 模型在精确率与召回率上均超过提示式 GPT-5.4 与 GPT-5.6 Sol，服务成本降低约 16 倍，在线实验显示学习者参与度提升 15.8%。
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微调 Qwen3.5 的 0.8B 模型在语法标注上超过提示式 GPT-5.4，服务成本降约 16 倍。
- •用过滤并重平衡的教师生成监督微调 Qwen3.5 小模型，部署 0.8B 模型做端到端语法掌握追踪
- •在概念、证据跨度、正确性三层嵌套匹配标准下，0.8B 与 4B 模型的精确率与召回率均超过提示式 GPT-5.4 与 GPT-5.6 Sol
- •部署的 0.8B 模型服务成本降低约 16 倍
- •在线实验显示学习者参与度提升 15.8%，预约课时 +2.1%，新课程 GMV +13.2%
为什么重要：是「小模型微调替代前沿模型提示」在真实产品中同时拿到质量、成本与业务指标收益的完整案例。
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