Qwenfant：基于 Qwen3 的字符级 BabyLM 夺冠
原文标题：Qwenfant: Train Big Character-level BabyLMs on Concise Parallel Text
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该工作为 2026 BabyLM 挑战赛多语言赛道提交方案，使用 LLM 摘要并翻译的数据，证明合成数据可提供更高质量训练语料。通过更大模型与字符级词表两项改动，并配合 LoRA 式微调，最终基于 Qwen3 的模型 Qwenfant 在多语言赛道排名第一。
- 问题
- BabyLM 多语言赛道中，如何用有限数据训练出更强的语言模型。
- 方法
- 用 LLM 摘要并翻译生成合成训练语料，叠加更大模型和字符级词表两项改动，并配合 LoRA 式微调。
- 结果
- 基于 Qwen3 的 Qwenfant 在 2026 BabyLM 挑战赛多语言赛道提交时排名第一。
- 影响
- 证明合成数据可替代部分真实语料提升训练质量，字符级词表加 LoRA 微调是小数据建模的可复用组合。
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