作者用 2B 模型微调群聊记录，在 M1 Pro 上模拟六人群聊
BarisSayit · reddit · 2026-09-12
一位开发者花数月在自己的 WhatsApp 六人群聊记录上微调了一个 2B 本地小模型，并在 M1 Pro 上训练和运行，尝试让模型模拟整个群聊。全部实验为土耳其语。
效果如何：
- 无法做到连贯一致的群聊模拟，但学会了群里的黑话、反应方式和节奏，生成的消息和真人很像；
- 有一致性但没有深层理解，模型不会记住成员的个人信息。
纸面成绩： 用 judge LLM 做人工锚定评测，最佳版本在人机对比测试中达到 80% 的人类胜率（理想值应 <50%，即分不出人机）。
作者在 GitHub 开源了可复现的本地训练流水线、聊天 UI、评测方法、结果和实验 PDF，但不放出私有聊天数据和微调权重，并提醒训练自己的数据前先征得同意。
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