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license: apache-2.0
datasets:
- pjura/mahjong_board_states
language:
- zh
base_model:
- unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507
tags:
- riichi-mahjong
- game-ai
- qwen
- qwen3
- mahjong
- discard-recommendation
- gguf
pipeline_tag: text-generation
---

# Qwen3-4B-Instruct-2507-mahjong-alpha

`Qwen3-4B-Instruct-2507-mahjong-alpha` 是一个基于 `unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507` 进行 QLoRA 微调的立直麻将垂直模型，面向四麻弃牌建议任务。

模型可根据输入的场次信息、手牌、副露、牌河、牌效与防守信息，输出当前最应打出的一张牌。

当前版本主要面向工具集成场景，推理输出为单张牌文本，不包含解释信息。

## 模型特点

- **任务**：四麻立直麻将弃牌建议
- **基座模型**：`unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507`
- **微调方式**：`QLoRA`
- **训练框架**：`Unsloth`
- **发布格式**：`GGUF (F16)`
- **推理方式**：`llama.cpp`
- **维护者**：`TTDXQ`

## 适用范围

本模型面向四麻场景，不含赤宝牌。当前版本专注于"弃牌建议"这一单一任务，不提供完整对局规划，也不提供役种、打点或详细攻防解释。

## 使用限制

- 仅支持弃牌建议
- 不支持完整对局规划
- 不支持役种、打点、进攻防守解释
- 不保证竞赛或实战效果
- 仅供研究与学习使用

## 禁止用途

禁止将本模型用于：

- 作弊
- 外挂
- 代打
- 真钱赌博辅助

## 模型输入输出

### 输入格式

模型输入为结构化自然语言局面描述。示例：

```text
[情景分析]
- 牌局: 东一局，你是庄家 (第1巡，牌墙余69张)。
- 状态: 当前排名 1/4 (与一位差 0)。
- 宝牌: 5万
- 各玩家分数: 你有 25分, 下家: 25分, 对家: 25分, 上家: 25分。
- 你的手牌: 1万 5万 7万 3筒 5筒 6筒 8筒 8筒 3索 5索 8索 南 白 发
- 牌效: 5 向听，进张 82 张。
- 防御：
  最安全牌放铳率：11.3%
  平均放铳率：18.5%
  最危险牌放铳率：25.9%
场上已见牌信息
各玩家副露信息:本家副露：无, 下家副露：无, 对家副露：无, 上家副露：无
各玩家牌河信息:本家：无, 下家：无, 对家：无, 上家：无

[任务]
根据当前情景，选择一张最应该打出的手牌。
```

### 输出格式

模型输出严格为"单张牌文本"，不带"打"字，不带解释。例如：

```text
白
```

## 使用方法

### llama.cpp 推理

```bash
llama-server -m Qwen3-4B-Instruct-2507-mahjong-alpha.gguf -c 2048
```

### Python 推理示例

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "TTDXQ/Qwen3-4B-Instruct-2507-mahjong-alpha"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "TTDXQ/Qwen3-4B-Instruct-2507-mahjong-alpha"
)

# 准备输入
input_text = "[情景分析]\n- 牌局: 东一局，你是庄家 (第1巡，牌墙余69张)。\n..."

# 推理
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=10)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(result)  # 输出: 白
```

## 数据集

训练数据使用 `pjura/mahjong_board_states` 的 2018 年部分数据。该数据集来源于天风麻将的游玩记录，每条数据包含 511 个数据点，涵盖游戏基础信息、宝牌指示牌、视角玩家手牌、玩家副露、牌河信息、玩家舍牌、弃牌决策等。

### 数据处理

将原始数据转换为便于阅读的自然语言描述形式，并根据数据计算出巡目数、实际宝牌、简易放铳参考等信息。根据巡目调整样本比例：

- 1~3 巡：15%
- 4~6 巡：20%
- 7~12 巡：35%

最终使用 `192000` 条样本，未混入通用指令数据或自建数据。

- 训练集：`192000`
- 验证集：`2000`
- 测试集：`2019 年数据按需抽取`
- 训练 / 验证 / 测试：完全互不重叠

### 数据集引用

```bibtex
@dataset{mahjong_board_states,
  title = {MahJong Board States Dataset},
  author = {Patrick Jura},
  year = {2024},
  url = {https://huggingface.co/datasets/pjura/mahjong_board_states}
}
```

## 训练信息

### 模型配置
- 基础模型：`unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507`
- 训练加载精度：`4bit`
- 微调方式：`QLoRA`
- 训练框架：`Unsloth`
- Max sequence length：`2048`

### LoRA 参数
- Rank：`128`
- Alpha：`256`
- 目标模块：全部

### 训练超参数
- Learning rate：`1e-4`
- LR scheduler：`cosine`
- Batch size：`64`
- 单卡批次：`2`
- 梯度累积步数：`32`
- Training steps：`3000`
- Warmup steps：`300`
- Random seed：`3407`
- 加载最优检查点：是

### 训练时间
- 总时长：约 16.44 小时

## 评测结果

### 与数据库弃牌动作对比

推理参数：Temperature=0.1, Top_P=0.1

**评测指标说明**：
- 得分：满分 500 分（每个样本正确得 1 分，错误得 0 分）
- 样本全对率：3 次测试均与测试集结果一致的样本占全部样本的比例
- 样本零分率：3 次测试均与测试集结果不符的样本占全部样本的比例

#### 牌效测试

| 模型 | 方法 | 得分 | 样本全对率 | 样本零分率 |
|------|------|------|------------|------------|
| Qwen3-4B | 提示词工程 | 50.21 | 6.60% | 86.13% |
| Qwen3-4B | 微调 | 229.66 | 45.87% | 53.93% |
| DeepSeek-V3.2 | 提示词工程 | 181.66 | 21.40% | 46.33% |

#### 防守测试

| 模型 | 方法 | 得分 | 样本全对率 | 样本零分率 |
|------|------|------|------------|------------|
| Qwen3-4B | 提示词工程 | 53.55 | 6.17% | 84.43% |
| Qwen3-4B | 微调 | 239.89 | 47.93% | 52.00% |
| DeepSeek-V3.2 | 提示词工程 | 172.00 | 16.00% | 46.80% |

#### 综合测试

| 模型 | 方法 | 得分 | 样本全对率 | 样本零分率 |
|------|------|------|------------|------------|
| Qwen3-4B | 提示词工程 | 53.44 | 0.60% | 84.40% |
| Qwen3-4B | 微调 | 233.33 | 46.53% | 53.20% |
| DeepSeek-V3.2 | 提示词工程 | 179.44 | 18.07% | 44.93% |

### 与 Mortal 对比

推理参数：Temperature=0.6, Top_P=0.95

#### 测试1：全部巡目数据

- 样本数：3000
- Top-1 准确率：**50.73%**
- Top-3 准确率：**83.37%**

#### 测试2：去除早巡数据

- 有效样本数：3000
- Top-1 准确率：**48.70%**
- Top-3 准确率：**79.20%**

> 注：Mortal 是当前开源最强的立直麻将 AI 之一

## 仓库链接

- GitHub：https://github.com/ttdxq/Qwen3-4B-Instruct-2507-mahjong-alpha
- Hugging Face：https://huggingface.co/TTDXQ/Qwen3-4B-Instruct-2507-mahjong-alpha

## License

本模型遵循 Apache License 2.0 许可证。

训练数据来自 `pjura/mahjong_board_states`，其许可证为 `CC BY 4.0`，使用时请保留相应署名与引用。

## Acknowledgements

感谢以下开源资源：

- `unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507`
- `pjura/mahjong_board_states`
- `Mortal`