Qwen3-0.6B 能击败 Bert 吗？

主要观点总结

本文介绍了在Ag_news数据集上，对Qwen3-0.6B模型进行线性层分类和SFT分类的实验设置和结果。实验涉及模型训练、参数调整、模型评估等方面。实验结果表明，在Ag_news数据集上，Qwen3-0.6B（线性层分类）表现最好，但各模型之间的差距并不明显。文章还讨论了实验局限性和未解决的问题。

关键观点总结

关键观点1: 实验目的

验证Qwen3-0.6B模型在文本分类任务中的性能，对比不同分类方法的优劣。

关键观点2: 实验设置

使用Ag_news数据集进行实验，对比了微调Bert和Qwen3-0.6B的线性层分类以及SFT分类方法。

关键观点3: 实验结果

在Ag_news数据集上，Qwen3-0.6B（线性层分类）表现最好，但各模型之间的性能差距不大。此外，还进行了RPS测试，发现Bert和Qwen3-0.6B的推理速度有所不同。

关键观点4: 实验局限性

未实验在Think模式下Qwen3-0.6B的效果，未考虑长序列文本和中文文本分类任务的表现。

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