XVERSE-Ent：元象推出的娱乐领域专用开源 MoE 大语言模型系列

一、XVERSE-Ent是什么

XVERSE-Ent是深圳元象科技（XVERSE）面向开源社区发布的娱乐领域专用预训练大语言模型系列，核心定位是填补现有开源大语言模型在娱乐场景下能力不足的空白，同时兼顾模型的通用语言理解与生成能力。

不同于通用大模型“全场景适配但无场景优势”的特点，XVERSE-Ent聚焦小说创作、娱乐向对话、休闲内容生成等娱乐核心场景做深度优化，采用混合专家（Mixture of Experts，MoE）架构设计，在保证“激活参数”轻量化的同时，通过“总参数”规模保障能力边界。整个项目以开源形式对外发布，包含模型权重、使用脚本、评估数据集及完整技术文档，开发者可基于该仓库快速部署、微调或二次开发，满足娱乐领域各类文本生成与理解需求。

该项目的核心目标有三：一是降低大尺度MoE模型的训练与部署成本，让中小开发者也能使用高质量场景化大模型；二是强化开源大模型在娱乐领域的生成效果，解决通用模型在小说、对话等场景下“内容生硬、风格不符”的问题；三是兼顾中/英文双语言场景，覆盖更广泛的娱乐内容创作需求。

二、功能特色

XVERSE-Ent围绕“场景化、低成本、高适配”三大核心方向设计，其功能特色可总结为以下6点：

1. 场景化能力突出，精准适配娱乐领域需求

XVERSE-Ent的训练数据专门融入大量娱乐领域语料，包括小说文本（玄幻、言情、都市等多题材）、娱乐向对话语料（闲聊、角色模拟、剧情互动）、休闲类文本（段子、短视频文案、剧本大纲）等，相较于通用大模型，在娱乐内容生成上具备三大优势：

• 风格贴合度高：生成的小说文字、对话内容符合娱乐场景的语言风格，避免“书面化、机械化”；

• 剧情连贯性强：长文本创作（如小说章节）中，人物设定、剧情逻辑的一致性更优；

• 创意拓展性好：支持基于简单Prompt生成多样化的娱乐内容，如根据“古风仙侠+甜宠”关键词生成故事大纲。

2. MoE架构设计，兼顾能力与效率

混合专家（MoE）架构是XVERSE-Ent的核心设计，其核心逻辑是“不激活所有参数，仅调用匹配任务的专家子网”，对比传统稠密模型有显著优势：

• 激活参数轻量化：两款核心模型的激活参数仅4.2B/5.7B，部署时对硬件要求更低；

• 总参数规模大：总参数分别达25B/36B，保障模型的知识边界和通用能力；

• 推理效率更高：相同硬件条件下，MoE架构的推理速度比同量级稠密模型提升约30%（基于官方测试数据）。

3. 稀疏升级技术，大幅降低训练成本

传统MoE模型需从零开始训练，成本高、周期长，XVERSE-Ent创新采用“稀疏升级（Sparse Upcycling）”技术，直接将成熟的稠密模型转换为MoE模型，核心优势：

• 无需从零训练：复用稠密模型的注意力层，仅重构前馈网络（FFN），训练成本降低60%以上；

• 能力无损转换：转换后模型的通用能力与原稠密模型基本持平，仅针对性强化娱乐领域能力；

• 硬件适配灵活：支持按需复制专家子网，适配不同显存规格的GPU（如单卡8G/16G/32G）。

4. 多阶段训练，平衡通用与领域能力

XVERSE-Ent采用“三阶段训练策略”，既保证模型的通用语言能力，又强化娱乐场景适配性：

• 阶段0（能力重构）：恢复架构转换后的通用能力，确保模型基础语言理解、生成能力不丢失；

• 阶段1（语言增强）：针对中/英文分别强化目标语言的建模能力，提升文本流畅度；

• 阶段2（领域增强）：融入娱乐领域专属数据，优化场景化生成效果。

5. 中/英文双版本，覆盖多语言娱乐场景

仓库提供两款针对性优化的模型，分别适配中/英文娱乐内容创作，解决单一语言模型在跨语言场景下的能力衰减问题：

• 中文版：适配网文、短剧、中文闲聊等场景，优化中文语境下的成语、歇后语、网络流行语使用；

• 英文版：适配英文小说、海外社交对话、英文剧本等场景，符合英语母语者的表达习惯。

6. 开源友好，配套资源完善

项目遵循Apache开源协议，提供完整的使用文档、演示脚本、依赖配置及评估数据集，开发者无需从零搭建环境，可快速上手；同时兼容Hugging Face、ModelScope等主流模型平台，降低部署与集成成本。

三、技术细节

1. 核心模型参数规格

XVERSE-Ent系列包含两款核心模型，具体参数规格如下表所示：

注：“上下文长度8K”表示模型可处理最长8192个Token的输入文本，满足小说章节、长对话等长文本创作需求；“词表大小”适配对应语言的词汇覆盖度，中文100K词表包含常用字、词、网络用语，英文128K词表覆盖英语核心词汇与娱乐领域专属词汇。

2. 核心技术：稀疏升级（Sparse Upcycling）

稀疏升级是XVERSE-Ent最核心的技术创新，解决了MoE模型训练成本高的行业痛点，其核心流程分为两步：

（1）细粒度FFN分解

将传统稠密模型的前馈网络（FFN）拆解为多个独立的子网络（即“专家”），而非粗粒度的整体拆分。这种方式的优势在于：

• 每个专家子网专注处理某一类语义或任务，如“古风文本生成专家”“闲聊对话专家”；

• 支持按需复制专家子网，比如在显存不足的GPU上，复制核心专家子网即可保障基础能力，无需加载全部专家；

• 分解后模型的精度损失低于1%（基于官方评估数据），远优于粗粒度分解。

（2）注意力层复用

直接复用原稠密模型的注意力层，无需重新训练。注意力层是大模型处理文本上下文关联的核心模块，复用该模块的好处：

• 最大化保留模型的通用语言能力，避免架构转换后“丢基础能力”；

• 减少训练数据量，仅需针对FFN部分的专家子网做微调；

• 提升训练稳定性，降低模型收敛难度。

3. 多阶段训练策略

XVERSE-Ent的训练分为三个阶段，各阶段目标、数据与训练重点如下：

整体训练数据量约1T Tokens（中文/英文各约500B），兼顾数据的多样性与领域针对性，既保证模型“什么都能聊”，又确保“聊娱乐内容更专业”。

4. 评估体系

为验证模型在娱乐领域的能力，XVERSE-Ent仓库构建了专属评估数据集，覆盖三大核心场景：

• fiction（小说/故事类）：评估文本连贯性、剧情逻辑性、风格贴合度；

• conversation（对话类）：评估回复的自然度、趣味性、上下文一致性；

• webcc（通用网页文本）：评估通用语言能力，确保场景化优化不牺牲基础能力。

评估维度包括人工评分（如“是否符合古风风格”）和自动指标（如BLEU、Perplexity），从主观到客观全面验证模型效果。

四、应用场景

XVERSE-Ent凭借“娱乐领域强、通用能力不弱、部署成本低”的特点，可应用于以下六大核心场景：

1. 网络文学创作

这是XVERSE-Ent最核心的应用场景，适用于网文作者、内容平台：

• 辅助创作：根据作者给出的“题材+人物设定+核心剧情”，生成小说章节初稿，节省创作时间；

• 创意拓展：基于现有章节，生成不同的剧情分支，帮助作者突破创作瓶颈；

• 风格适配：支持生成玄幻、言情、都市、悬疑等多题材网文，风格贴合各题材的写作规范；

• 文本润色：对作者的初稿进行润色，优化语言表达、调整节奏，提升文本可读性。

2. 娱乐向智能对话

适用于社交APP、智能音箱、虚拟助手等产品：

• 闲聊对话：提供自然、有趣的闲聊回复，避免通用模型“答非所问”或“回复生硬”；

• 角色模拟：模拟特定角色（如古风侠客、二次元人物、明星人设）进行对话，提升互动趣味性；

• 剧情互动：基于用户的输入，推进互动剧情，如“你扮演仙侠世界的店小二，和我对话并引导剧情”。

3. 娱乐内容生成

适用于短视频团队、自媒体、剧本创作团队：

• 短视频文案：生成搞笑段子、情感语录、剧情短视频脚本；

• 剧本大纲：根据主题（如“校园青春+轻喜剧”）生成剧本大纲、人物小传；

• 游戏剧情：为小游戏、桌游生成剧情文本、角色对话，降低内容制作成本。

4. 海外娱乐内容创作

基于英文版本XVERSE-Ent-A5.7B，可服务于海外内容创作者：

• 英文小说创作：生成英文网络小说、短篇故事，符合英语读者的阅读习惯；

• 海外社交内容：生成适合Twitter、TikTok等平台的娱乐文案；

• 英文剧本创作：辅助生成英文短剧、微电影剧本。

5. 低算力场景部署

由于激活参数仅4.2B/5.7B，XVERSE-Ent可部署在中低端硬件上：

• 个人PC：配备16G以上显存GPU的个人电脑即可运行，满足个人创作需求；

• 边缘设备：适配边缘服务器，可本地化部署，保障数据隐私；

• 中小平台：无需采购高算力服务器，降低中小团队的使用成本。

6. 二次开发与微调

开源特性使得开发者可基于XVERSE-Ent做定制化微调：

• 垂直场景微调：针对“古风剧本”“二次元对话”等细分场景，用少量数据微调；

• 功能集成：将模型集成到自有创作工具、对话系统中；

• 能力拓展：结合语音、图像等模态，打造多模态娱乐内容生成系统。

五、使用方法

1. 环境准备

（1）硬件要求

• 最低配置：单卡GPU（显存≥16G）、CPU≥8核、内存≥32G；

• 推荐配置：单卡GPU（显存≥24G）或多卡GPU，提升推理速度。

（2）软件依赖

XVERSE-Ent基于Python环境运行，核心依赖如下（完整列表见仓库requirements.txt）：

# 核心依赖版本
torch>=2.0.0
transformers>=4.30.0
sentencepiece>=0.1.99
accelerate>=0.20.0
protobuf>=4.23.0

安装依赖的命令：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/xverse-ai/XVERSE-Ent.git
cd XVERSE-Ent

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2. 模型下载

XVERSE-Ent的模型权重可从两大平台获取：

• Hugging Face：https://huggingface.co/xverse

• ModelScope：https://modelscope.cn/organization/xverse

以Hugging Face为例，下载模型的命令：

# 安装huggingface-hub
pip install huggingface-hub

# 下载中文模型XVERSE-Ent-A4.2B
huggingface-cli download xverse/XVERSE-Ent-A4.2B --local-dir ./XVERSE-Ent-A4.2B

3. 快速上手：文本生成演示

仓库提供了text_generation_demo.py脚本，可快速实现文本生成，步骤如下：

（1）修改脚本配置

打开text_generation_demo.py，修改模型路径、Prompt等参数：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 配置参数
MODEL_PATH = "./XVERSE-Ent-A4.2B" # 替换为你的模型本地路径
PROMPT = "请以‘古风仙侠’为主题，写一段100字左右的小说开篇" # 输入你的生成指令
MAX_LENGTH = 200 # 生成文本的最大长度
TEMPERATURE = 0.7 # 生成随机性，0-1之间，值越高越随机

# 加载tokenizer和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  MODEL_PATH,
  torch_dtype=torch.float16, # 半精度加载，节省显存
  device_map="auto", # 自动分配模型到可用设备
  trust_remote_code=True
)

# 生成文本
inputs = tokenizer(PROMPT, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
  **inputs,
  max_length=MAX_LENGTH,
  temperature=TEMPERATURE,
  do_sample=True,
  pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
)

# 输出结果
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("生成结果：")
print(generated_text)

（2）运行脚本

python text_generation_demo.py

（3）示例输出

生成结果：
请以‘古风仙侠’为主题，写一段100字左右的小说开篇
青冥山巅，云雾如絮。
林微攥着手中的桃木剑，指尖因用力而泛白。她已在此守了三日，只为等那道传说中的灵泉。山风卷着寒意掠过耳畔，远处传来几声鹤唳，崖边的忘忧草在风中轻轻摇曳。
忽然，脚下的青石微微震颤，一道清冽的蓝光自崖底腾起，灵泉终是现世。只是她不知，这一眼灵泉，竟会牵扯出百年前的一段仙魔恩怨。

4. 微调方法（简易版）

针对特定娱乐场景做微调，可参考以下步骤：

（1）准备微调数据

数据格式为JSONL，示例：

{"input": "写一段甜宠古风对话", "output": "「阿妩，今日的桂花糕我特意多放了糖，尝尝？」谢辞伸手递过食盒，眉眼间满是温柔。「殿下偏心，只给我一人吃么？」阿妩踮脚捏了捏他的脸颊，笑意盈盈。"}

（2）使用accelerate做微调

# 启动微调脚本（仓库提供基础微调模板）
accelerate launch finetune.py \
 --model_name_or_path ./XVERSE-Ent-A4.2B \
 --train_file ./train_data.jsonl \
 --per_device_train_batch_size 2 \
 --num_train_epochs 3 \
 --learning_rate 2e-5 \
 --output_dir ./finetuned_model

六、常见问题解答

Q1：XVERSE-Ent与通用大模型（如Llama2、ChatGLM）有什么区别？

A：核心区别在于“场景化优化”。通用大模型追求全场景适配，但在娱乐内容生成上存在风格生硬、剧情逻辑差等问题；XVERSE-Ent在保留通用能力的基础上，针对小说、对话等娱乐场景做了深度优化，生成的内容更贴合娱乐场景的表达习惯，且采用MoE架构，部署成本更低。此外，XVERSE-Ent分中/英文版本，针对性更强。

Q2：普通个人电脑能否运行XVERSE-Ent？

A：可以。以中文模型XVERSE-Ent-A4.2B为例，在配备16G显存GPU（如RTX 3090、RTX 4070 Ti）的个人PC上，采用半精度（float16）加载，可正常运行推理；若显存不足（如8G），可开启模型量化（如4-bit量化），虽然精度略有损失，但仍能使用核心功能。

Q3：稀疏升级技术和传统MoE训练有什么不同？

A：传统MoE模型需要从零开始训练所有专家子网和注意力层，训练成本高、周期长（通常需要数十天）；稀疏升级技术直接复用稠密模型的注意力层，仅对FFN部分做专家拆分和微调，训练周期缩短至数天，成本降低60%以上，且能保留原模型的通用能力。

Q4：XVERSE-Ent的上下文长度是8K，能否处理更长的文本？

A：官方版本支持8K上下文长度，满足大部分娱乐场景（如小说章节、长对话）的需求。若需处理更长文本，可通过“文本分段处理+结果拼接”的方式实现，或基于仓库代码做上下文长度拓展（需一定的开发能力）。

Q5：XVERSE-Ent的开源协议是什么？商用是否需要授权？

A：XVERSE-Ent核心遵循Apache License 2.0开源协议，个人、企业均可免费使用、修改、分发，商用无需额外授权，但需遵守协议中的条款（如保留版权声明、免责声明等）。此外，仓库中的MODEL_LICENSE.pdf包含模型专属许可说明，商用前建议查阅。

Q6：模型生成的内容存在侵权风险吗？

A：XVERSE-Ent的训练数据均基于合法合规的开源语料，但生成内容的版权归属使用者。建议使用者在生成内容时遵守相关法律法规，避免生成侵权、违法的内容。

Q7：如何提升XVERSE-Ent的生成效果？

A：可通过以下方式优化：

1. 优化Prompt：给出更具体的指令，如“写一段古风仙侠小说开篇，包含‘青冥山’‘灵泉’‘少女剑客’三个元素，风格偏清冷”；

2. 调整生成参数：temperature控制随机性（0.5-0.8为宜），top_p控制生成多样性；

3. 针对性微调：用少量高质量的目标场景数据做微调，效果提升最显著。

Q8：XVERSE-Ent支持多模态吗？

A：当前版本仅支持文本生成与理解，暂不支持图像、语音等多模态能力。若需多模态拓展，可基于XVERSE-Ent的文本能力，结合开源的视觉模型（如CLIP）、语音模型（如Whisper）做二次开发。

七、相关链接

1. 项目开源仓库：https://github.com/xverse-ai/XVERSE-Ent

2. Hugging Face主页：https://huggingface.co/xverse

3. ModelScope主页：https://modelscope.cn/organization/xverse

八、总结

XVERSE-Ent是元象团队面向娱乐领域推出的开源MoE大语言模型系列，包含中文XVERSE-Ent-A4.2B与英文XVERSE-Ent-A5.7B两款模型，核心通过稀疏升级技术实现稠密模型到MoE模型的低成本转换，结合多阶段训练策略强化娱乐场景能力，同时保留通用语言能力，适配8K上下文长度，具备场景化能力突出、部署成本低、中/英文适配等特点，可广泛应用于网文创作、娱乐对话、内容生成等场景，且提供完整的使用脚本、微调模板与评估数据集，兼顾个人开发者与企业用户的使用需求，是一款兼顾实用性与易用性的娱乐领域专用开源大模型。