主要观点总结
本文介绍了将 SmolVLM2视觉模块与Qwen3-0.6B进行模型拼接的方法，通过微调实现具备超小规模+多模态+支持中文特性的“Qwen3-SmVL”模型。使用沐曦GPU完成微调，并提供完整的Github仓库与SwanLab记录。详细说明了SmolVLM2的背景知识、模型拼接和微调思路、实现细节、微调数据集构建、微调方法与代码实现、训练展示以及代码和数据集链接汇总。
关键观点总结
关键观点1: SmolVLM2与Qwen3-0.6B模型拼接思路
调整SmolVLM2的“上下文控制格式”与Qwen3兼容，替换SmolVLM2的文本模型与语言模型头为Qwen3-0.6B，重新初始化特征映射层MLP。
关键观点2: 微调数据集构建
使用英文多模态数据集the_cauldron，因中文资源较少故先使用英文数据，后续考虑数据合成与翻译。
关键观点3: 微调方法与代码实现
采用冻结视觉与文本模型，仅微调特征映射器和语言模型头的方法，基于Hugging Face Transformers框架的Trainer类实现训练逻辑。
关键观点4: 训练展示与结果
小批量微调训练展示模型在测试集上的表现，完整微调训练展示模型在更大数据集上的效果，并保留Qwen3-0.6B原有能力。
关键观点5: 代码与数据集链接
提供完整的代码和数据集下载链接，方便读者复现实验。
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