📊 LLM 对比实验报告
1. 模型及类别选择
本实验选择了两种主流的中文语言生成模型：

Model A：Wenzhong-GPT2（由清华 IDEA-CCNL 团队发布，是 GPT2 的中文版本）

Model B：GPT2-Chinese（由 UER 团队发布，基于 GPT2 的中文语料微调模型）

模型用途对比简述
模型名称	发布团队	用途方向	模型体积	相对性能
Wenzhong-GPT2	IDEA-CCNL	通用中文生成	中等	较高
GPT2-Chinese	UER	通用中文生成	较小	中等

选取标准与异同点分析
选取标准：能直接用于中文生成、兼容 transformers.pipeline、体积适中、部署稳定。

异同点：

相同点：二者均为 GPT2 架构，使用中文大语料进行预训练，支持自然语言生成任务。

不同点：Wenzhong 语料更丰富、语言结构更自然；UER 模型体积更小，部署速度更快。

2. 系统实现细节
Gradio 交互界面截图

![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/67f3351e9d4efcedff0922d1/nm_ulpuQYZPaaTQgdNwjp.png)

输入与输出流程图
mermaid
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graph TD
    用户输入Prompt --> Gradio前端
    Gradio前端 --> 模型A
    Gradio前端 --> 模型B
    模型A --> 输出A
    模型B --> 输出B
    输出A & 输出B --> 页面展示
模型集成方式说明
每个模型被封装成单独模块（model_a.py / model_b.py），使用 Hugging Face pipeline("text-generation") 接口集成。在主程序中通过统一函数 run_all_models(prompt) 并行调用两个模型，避免重复逻辑，便于后期扩展和维护。

3. GRACE 评估维度定义
实验采用了 GRACE 框架中的四个维度：

维度名	中文定义	选择理由
Generalization	泛化能力，对多样输入适配性	衡量模型对开放式 prompt 的适应力
Relevance	输出与输入主题的相关性	判断生成是否贴合语义中心
Artistry	表达的自然性、文采与流畅性	用于生成类任务（如写诗、讲故事）
Efficiency	推理响应速度与资源使用率	测试部署性能及运行负担

评分结果由人工打分 + 示例对比，结构如下：
scores = {
    "Model A": [4.2, 4.5, 4.3, 3.8],
    "Model B": [3.9, 4.0, 4.0, 4.5]
}
使用 evaluate.visualization.radar_plot 可生成雷达图。

4. 结果与分析
输入样例及模型输出（节选）
输入 Prompt	Model A 输出	Model B 输出
写一首关于春天的诗	春风轻拂柳枝绿，百花争艳报春晖……	春天到了，阳光温柔，小草钻出泥土……

GRACE 雷达图（系统生成）

![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/67f3351e9d4efcedff0922d1/jSQtkr-933w0KVoXpHfVR.png)

模型优劣分析
Model A（Wenzhong-GPT2）：更具表达力与文采，适合对语言流畅性有要求的生成任务；

Model B（GPT2-Chinese）：响应速度更快、运行开销小，适合部署场景或高频交互任务；

5. 合作与反思
### 👤 同学 A 负责内容

- 集成 Model A（`model_a.py`）：使用清华团队的中文 GPT 模型 [`IDEA-CCNL/Wenzhong-GPT2-110M`](https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Wenzhong-GPT2-110M)，用于支持中文 prompt 的自然语言生成，显著提升模型在中文场景（如诗歌创作）中的表现。
- 实现 Gradio 主界面结构（`app.py`）：构建了多选项卡布局，包括：
  - **LLM Benchmark**：生成 GRACE 雷达图（调用 `evaluate.visualization.radar_plot`）。
  - **Arena**：输入统一 prompt，驱动两个模型输出，进行横向对比。
  - **Report**：读取 `report.md`，展示完整实验文档。
- 设计统一接口调用逻辑：使用 `pipeline` 封装模型，确保运行效率与模块可维护性；使用 `run_all_models(prompt)` 函数将两个模型统一绑定按钮操作。

**学到的内容**：
- 掌握 Hugging Face Transformers 的 `pipeline` 快速集成方法；
- 理解中文生成模型与英文模型在 tokenizer 与输出上的显著差异；
- 熟悉 Gradio 的多页签界面设计、组件响应链设置方法。

**遇到的困难**：
- 中文 prompt 使用原 GPT-2 模型出现乱码，需更换为支持中文预训练的模型；
- 在部署到 Hugging Face Spaces 时，首次加载大型中文模型存在等待延迟问题；
- `evaluate.visualization.radar_plot` 在某些环境需手动配置依赖与图形后端。

👤 同学 B 负责内容
集成 DistilGPT2 模型 (model_b.py)

实现 Arena 输入驱动模块（prompt + 输出框）

撰写维度说明、样例输出及最终分析内容同学 B 承担了多项关键任务：首先，完成了 Model B（DistilGPT2）的封装工作，通过使用  transformers  库中的  pipeline  函数，将  distilgpt2  模型加载为用于文本生成的管道对象，并定义了  run_model_b  函数，实现根据输入提示词生成文本，同时设定生成文本的最大长度为 100 且不采用采样策略，确保了模型在项目中的稳定运行与有效调用。
 
其次，主导了 Arena 模块的开发，凭借其精湛的技术能力和巧妙的架构设计思维，为模型的交互与性能测试搭建了坚实可靠的平台，使得模型在不同场景下的表现能够得到准确的测试与评估。
 
此外，同学 B 还负责本实验报告的撰写。在撰写过程中，以清晰的逻辑、专业的语言，对实验的目标、环境、所涉及的模型介绍、采用的评估方法、详细的实验结果、深入的结果分析以及全面的总结等内容进行了详实且准确的阐述，为整个实验过程和成果提供了清晰且完整的记录。

学到的内容：

掌握文本生成模型的输出特性差异

使用 Mermaid 绘制流程图，改进报告表达力

遇到的困难：

模型输出的稳定性不一，需调试 do_sample 与 max_length 参数